本書は文科系学生向けの統計学の入門書であり、また、統計学に興味をもつ高校生にも読み進められるよう配慮した書である。自分で設定した評価基準となる量を最適化することにより目的の統計量を導出すること、さらにその評価基準をどのように設定したらよいのかについて特に注意を払って解説されており、統計的機械学習の考え方も身につけられる。基本となる記述統計の解説に多くの分量を費やし、学生の予習・復習のために冗長になることを厭わず丁寧な解説を与えたこと、例題および演習問題をつけ、解答例をできるだけ詳しく示すことで理解を深められるようにしたこと、そして、問題を解くにあたって、表計算ソフトを積極的に利用したことなどを特徴としてまとめられている。

１章　データの整理は情報圧縮：記述統計学（統計学の目標・変量とデータ
記述統計学：１次元データ　ほか）
２章　現実とモデルのせめぎあい：推測統計学（母集団と標本調査の考え方
確率論からの基本的な概念　ほか）
３章　起きた事の確率を調べる：検定（仮説検定のアイデア―不自然さに気づけ！
両側検定―嘘を見抜け！　ほか）
４章　モデルを信じる：推定（点推定―嘘を恐れずビシっと推定
区間推定―嘘を避けて言い切る推定）