★手計算とRで学ぶ統計学: 参考文献

統計学の基本知識から実際の分析，さらにはより高度なベイズ統計に至るまでを網羅したテキストです。
数式も登場しますが，図や文章での補足説明がしっかりしているため，数学に苦手意識のある方も手にとりやすいのが特徴です。

確率の基本から具体的な統計的仮説検定の手法までを丁寧に解説したテキストです。
本編の解説もさることながら，演習問題の解説も非常に丁寧です。

「心理統計学」と銘打たれてはいますが，統計学の基礎理論をガッチリ説明した，読者の文理や専攻を問わない名著です。
(これは本当に文系の読者を想定したのだろうか…) というくらいに，容赦無く数式が登場します。
しかし，数学を勉強してから手に取ると一気に統計学という世界の解像度が上がります。

心理学が抱える再現性の問題についてレビュー・解説し，そのうえで工学・情報学分野への情報提供を行う論文です。
著者陣は心理学研究者ですが，どの分野の方にとっても有用な内容です。

統計学のメカニズムを理解するために必要な30項目を紹介しています。
線形代数や微分積分学の知識は必要ですが，このテキストにチャレンジすることでより統計学への理解も深まります。

統計学に登場する数学を理解したい方におすすめの一冊です。算数から数学へのステップアップ形式なので，数学に苦手意識がある方でも抵抗なく取り組むことができます。
演習問題の解説が非常に丁寧なのもこの本の特長です。
C++のプログラムを動かして検算するものもありますが，手計算できる問題に腰を据えて取り組んでみましょう。

統計学の背景にある理論や数学の知識について理解を深めたい方におすすめです。
レベル別の学習ルートや定理の証明が充実しており，基礎基本をしっかり固めたい方からより発展的なことを求める方までしっかりカバーしています。

附属図書館主催のR講座で講師，サポーターを担当した学生が初心者におすすめの本をセレクトしています。
RのほかにもWord，Pythonのおすすめ本が紹介されています。

Rで解析を行うための最初のステップ (変数型，データの読み込み，作図) をわかりやすく紹介したガイドです。
このガイドで紹介していない参考文献もあるので，Rに困ったらまずチェックしてみましょう！

RStudioを使う際に頻発するエラーを例示しながら，具体的な解決法を解説する本です。
文系の読者を想定した本ですが，R Markdownを使ったレポート作成法にも触れられているので，理系の方にもおすすめです。

心理学を学ぶ読者に特化したテキストです。統計的仮説検定の基礎からRを用いた分析まで幅広く取り扱われています。
九州大学に蔵書はありませんが，電子版が無料で利用可能です。

心理尺度の分析に使われる因子分析や構造方程式モデリング，そして「t検定や分散分析をモデリングという観点から眺める」という新しい視点が取り入れられています。
こちらも九州大学に蔵書はありませんが，電子版が無料で利用可能です。

生物学を題材に，「実際の研究では統計学をどのように使っていくか」をマンガ形式で紹介しています。生物学の知識はなくともするする読み進めていけるので，統計学のさわりを理解する時にどうぞ。
あと，ねこがかわいいです。

数多の研究者が統計学で犯してきた間違いやQRPs，それらの解決法を実例とユーモア (時には強烈な皮肉も交えて) たっぷりに紹介しています。統計学をより深く学ぶ本としても，読み物としても興味深い一冊です。訳注で原著者に対するツッコミが繰り広げられているのも見所です。
「p値に対する単純な誤解のようにありふれた間違いを科学に関する文献で見つけたら，犯人の頭を統計学の教科書で殴りつけよう。これは治療に役立つ。」という一文がこの本を象徴しているように思います。
電子版も利用可能です。

心理学で使われるサンプルサイズ設計を，RやG*Power, PANGEA (分散分析に特化) など様々なソフトウェアを活用して行うためのチュートリアル本です。もちろん心理学以外の分野にも応用できる内容です。

より応用的な数理モデリングについて，実際の事例をベースに手を動かしながら学習するための本です。「緑本」という別名を聞いた方も多いかもしれません。
Rのコードを入力するだけでも手法は学べますが，ある程度統計学に登場する数学を理解していると一気に理解が深まります。
電子版も利用可能です。