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多変量解析・ノンパラメトリック手法 入門

研究開発やマーケティングの現場など、複雑な要因が絡み合う現場のデータを分析・活用するのに活躍する多変量解析手法。 なんだか便利そうだけど、全体像が掴めずに困っている、という方も多いのではないでしょうか?
本セミナーでは、具体的な事例や実演を交えながら、分かりやすい解説で好評の栗原先生が体系的に解説します。
独学で躓いている方にも是非ご参加いただきたいセミナーです。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要

略称
多変量解析
セミナーNo.
st180421  
開催日時
2018年04月26日(木)10:30~16:30
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
きゅりあん 4F 研修室
価格
非会員: 48,600円(税込)
会員: 46,170円(税込)
学校関係者: 48,600円(税込)
価格関連備考
48,600円 (会員受講料 46,170円 )
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン!(1名あたり定価半額の24,300円)】
 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で追加受講できます。
 ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
  (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
 ※他の割引は併用できません。
備考
※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

講座の内容

受講対象・レベル
多変量解析やノンパラを初めて学ぶ全ての方が対象です。
基礎的なところから説明いたしますが,t検定ぐらいの知識をお持ちだと理解が進みます。
習得できる知識
・多変量解析にはどのような手法があるのかがわかる
・目的に沿った解析手法を選ぶことができるようになる
・アンケートを分析するときに役立つ質的データの扱い方がわかる
・極端な値があるなど,確率分布が前提できないデータの検定ができるようになる
・統計ソフト(EXCELアドイン,JMP,SPSSなど)の基本的な使い方を学べる
趣旨
 いま、注目されているデータ分析手法が「多変量解析」です。多変量解析は、たくさんの変数を一度に処理することで、複数の検査結果から疾病・故障の可能性や素材の特性を予測したり、製品やブランドを分類したりできる大変魅力的な手法ですが、その多様さから全容をつかむことが難しいとされてきました。本セミナーでは、具体的な事例を使って統計ソフト(Excel分析ツールやJMPなど)の実演を交えながらできるだけわかりやすく解説しますので、即、実践に活かすことができます。また、順位などの質的データや極端な値のあるデータには従来のt検定などではなく「ノンパラメトリック手法」(通称:ノンパラ)を用いなければなりません。本セミナーでは、このノンパラについても丁寧に事例を使いながら解説しますので、マーケティングや官能検査、品質管理のデータを分析しようと考えている方にお勧めの講座です。
プログラム
第1部 「ノンパラメトリック手法」
0.イントロダクション
 0.1 本日の予定
 0.2 統計解析用ソフトウェアの紹介

1.ノンパラメトリック手法(略称:ノンパラ)
 1.1 確率分布が前提だったパラメトリック手法
 1.2 ノンパラが有効な2つの場面
 1.3 いろいろなノンパラ

2.ピアソンのカイ二乗検定(独立性の検定)
 2.1 カテゴリカルデータの検定手法
 2.2 独立性の検定
 2.3 カイ二乗分布とは
 2.4 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)

3.マン=ホイットニーのU検定
 3.1 U値の計算
 3.2 U分布とU検定表(小標本用)
 3.3 小標本の検定事例
 3.4 大標本のU検定方法
 3.5 正規検定と標本サイズ
 3.6 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)

4.最適なノンパラの選び方
 4.1 どのノンパラ手法を使うべきか

第2部 「多変量解析手法」
1.多変量解析
 1.1 多変量解析の種類と分類
 1.2 外的基準のある多変量解析のいろいろ
 1.3 決定木の事例
 1.4 変数の測定尺度のまとめ
 1.5 外的基準のない多変量解析のいろいろ
 1.6 コレスポンデンス分析の事例
 1.7 多次元尺度法の事例

2.重回帰分析
 2.1 回帰分析の理論(最小2乗法)
 2.2 回帰分析の事例(ヘドニック法)
 2.3 推定結果の読み方
 2.4 説明変数の選び方と注意点
 2.5 ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)

3.離散選択モデル(二項ロジット分析とプロビット分析)
 3.1 離散選択モデルとその種類
 3.2 二項ロジット・モデル
 3.3 ロジット変換
 3.4 モデルの評価と結果の解釈の方法
 3.5 プロビット分析(ロジット分析との違い)
 3.6 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP,STATA)

第3部 「主成分分析・生存分析・クラスター分析」
1.主成分分析
 1.1 因子分析との違いと使い分け方
 1.2 主成分分析の理論と方程式
 1.3 結果の解釈の方法
 1.4 主成分得点の2次利用の事例
 1.5 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
 1.6 因子分析の簡単な紹介(因子軸の回転を中心に)
 1.7 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
 1.8 適用研究事例の紹介

2.生存分析(カプラン・マイヤー法)
 2.1 生存分析とは(打ち切りデータの解説)
 2.2 生存率の算定方法
 2.3 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS)

3.クラスター分析
 3.1 クラスター分析の概要
 3.2 クラスターの作り方(階層型)
 3.3 距離の測定方法(階層型)
 3.4 樹形図(デンドログラム)の解釈の方法
 3.5 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
 3.6 非階層型クラスター分析(K-平均法)の簡単な紹介
 3.7 もう一つの分類対象(変数の分類)

  □質疑応答・名刺交換□

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