第Ⅰ部　データの記述とデータ関係の強さの測り方
　第１章　データとは何なのか？
　　1 データの種類　/　2 さまざまなグラフ　/　3 度数分布表とヒストグラム（柱状グラフ）
　　/　4 データの分類と正確なグラフ，わかりやすいグラフ

　第２章　分布の中心を見つける― 算術平均（Mean）・中央値（Median）・最頻値（Mode）
　　1 算術平均　/　2 加重算術平均　/　3 最頻値　/　4 中央値　/　5 分位点
　　/　6 分布の歪みと最頻値，中央値，算術平均 の関係　/　7 調和平均／速度の平均，平均変化率を測る
　　/　8 幾何平均　/　9 平方平均― 一芸を測る　/　10 切り落とし平均（すそ切り）―「外れ値」対応
　　/　11 移動平均―滑らかさを測る　/　12 特化係数―出汁の主産地の発見

　第３章　分布の広がりの測度（散布度）― 散らばりを測る
　　1 範囲　/　2 四分位範囲・四分位偏差　/　3 平均偏差　/　4 分散と標準偏差
　　/　5 変動係数・変異係数　/　6 標準化変量z と3σ（シグマ）のルール　/　7 箱ひげ図
　　/　8 チェビシェフの不等式

　第４章　比率・指数・消費者物価指数
　　1 割合，率と比　/　2 指数　/　3 消費者物価指数

　第５章　変化と貢献度を見る― 変化・変化率・寄与度・寄与率
　　1 変化　/　2 変化率（増減率）　/　3 寄与度・寄与率

　第６章　クロス表データの分析― 関連（連関）係数，相関係数
　　1 散布図　/　2 分割表　/　3 関連係数　/　4 相関係数

第Ⅱ部　確率論と統計的推論― パラメトリック検定・ノンパラメトリック検定 ―
　第７章　確率と確率の公理
　　1 「確率前史」―確率という思考・概念はいつ生まれたのか？
　　/　2 ビッグデータ時代のデータ処理と認識における特徴と問題点　/　3 ２つの確率概念
　　/　4 確率の公理　/　5 加法定理　/　6 条件付確率　/　7 乗法定理　/　8 統計的独立
　　/　9 ベイズの定理　/　10 原因の確率（事後確率）　/　11 結合確率の応用

　第８章　確率分布― 一様分布，ベルヌーイ分布，二項分布，ポアソン分布，超幾何分布，正規分布
　　1 確率変数と確率分布　/　2 期待値と分散に関する定理　/　3 一様分布
　　/　4 ベルヌーイ分布と二項分布　/　5 ポアソン分布　/　6 超幾何分布　/　7 正規分布

　第９章　統計的推論と標本分布
　　1 母集団と標本　/　2 標本の抽出法　/　3 推定量と推定値　/　4 標本平均の分布
　　/　5 中心極限定理　/　6 標本比率の分布　/　7 χ２分布　/　8 t分布　/　9 F分布

　第10章　推定と標本数
　　1 区間推定　/　2 平均値の区間推定　/　3 比率の区間推定　/　4 区間推定と標本数

　第11章　統計的検定
　　1 母集団と標本の関係　/　2 仮説検定　/　3 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
　　/　4 さまざまな検定　/　5 分散分析

　第12章　回帰分析をしてみよう
　　1 回帰直線とその意味　/　2 最小二乗法　/　3 単回帰分析　/　4 重回帰分析
　　/　5 重回帰分析と統計的検定