この本は、一般線形モデルを使ったデータ解析の基本的な原理をわかりやすく解説したものである。生命現象を扱う研究では、生物データに含まれる信号と雑音を分離し、信号部分の信頼性を共通の尺度で評価することは、結論を下すための必要な作業である。これを行うために、これまでt-検定、分散分析、重回帰分析等、様々な統計解析が開発されてきたが、一般線形モデルはこれらをまとめた統計解析であり、一つの概念体系の下で統一的にすべての解析を行おうとするものに他ならない。今日多用される様々なコンピューター統計パッケージソフトでも、このような個別の統計解析を異なる形式で取り扱っていたのは過去の話であり、すでに一般線形モデルの概念体系に従った共通のモデル式や命令文を基にしたやり方が標準的に整備されてきている。よって生物を材料にした卒業研究を予定する学部生、また大学院生、プロの研究者・技術者にとって、一般線形モデルの基本的な原理を学んでおくことは、自分のデータの統計解析のために欠かすことができない研究の一部であるといえるだろう。その点本書は、一般線形モデルについて、基本的な原理から始めてその応用的な取扱いまでを、わかりやすく丁寧に解説した教科書であり、入門書として最適である。本書の特徴の1つとして、数学的証明よりもむしろ幾何的な類似を用いて分散分析や回帰分析における変量の分解を説明している点は、数多くの統計学教科書の中でもユニークであり、特別な理解のしやすさを与えている。各章末に練習問題、巻末にその答えが丁寧に掲載されている。また、ウエップサイトに挙げられた補足では、Minitabをはじめとした主要な統計パッケージに対応した説明や練習用データも用意されている。 なぜこの本を使うのか 第1章　分散分析への招待 第2章　回帰 第3章　モデル，母数，GLM 第4章　2つ以上の説明変数を使う 第5章　実験の計画ー簡潔に行おう 第6章　連続型変数とカテゴリカル型変数を混在させる 第7章　交互作用ーもっと複雑なモデルを扱う 第8章　モデルの検査I：独立性 第9章　モデルの検査II：さらなる3つの仮定 第10章　モデル選択I：モデル選択の原理と実験計画 第11章　モデル選択II：複数の説明変数をもつデータセット 第12章　変量効果 第13章　カテゴリカル型データ 第14章　さらに向こうにあるもの 第15章　練習問題の解答 復習　統計の基礎 付録1　p値の意味と信頼区間 付録2　標本平均の分散に関する解析学的な結果 付録3　確率分布 参考文献 索引