Rによる統計学(実践編)
セミナーの概要・目的
・本セミナーでは、Rを用いた実践的な統計解析方法について解説致します。
・各統計手法の解説には、分かりやすい事例を用いて演習により理解を深めます。
・Rを用いた統計解析方法の習得と共に、各統計手法のしくみ・解析結果の正確な解釈方法の習得を目指します。
*受講後の実践的な活用のために、受講者各自1台ずつPCによる演習を行います。
(PCはご用意致しますが、ご自身のPCの持ち込みも可能です。)
分析データはそのままお持ち帰り頂くことが出来ます。
受講対象
・Rによる統計学(入門編)を受講された方
・実践統計学を受講された方
・Rによる分析を行った経験のある方
・Rを用いた実践的な統計解析能力の習得を目指す方
・専門ソフトウェアにて分析経験のある方
学習内容
Ⅰ 記述統計 1 基本統計量
平均、分散、標準偏差、中央値、四分位範囲(1Q、2Q、3Q)
2 箱ひげ図の作成
箱ひげ図による外れ値の定義と処理方法
3 ヒストグラム
正確なヒストグラムの作成法と箱ひげ図との比較
Ⅱ 統計的推定と検定
1 検定のしくみ
2種類の過誤、有意確率、有意水準、区間推定、効果量、検出力
2 t検定
・1標本t検定、2標本t検定、対応のある2標本t検定
・有意確率の意味と正しい解釈
・効果量と検出力
・サンプルサイズの設定方法
効果量、有意水準、検出力によるサンプルサイズの設定
3 ノンパラメトリック検定
・ウイルコクソンの順位和検定(マンホイットニのU検定)
・ウイルコクソンの符号付き順位和検定
4 カイ二乗検定
・分割表の検定
・効果量(ファイ係数、クラメールのV)
・比率の差の検定
Ⅲ 多変量解析
1 相関分析
・ピアソンの積率相関係数
・偏相関係数(交絡要因)
・スピアマンの順位相関係数
2 重回帰分析
・回帰式の求め方と基本的な解釈法
偏回帰係数、自由度調整済み決定係数、t検定
・最適なモデルを求める方法
・ダミー変数を用いた重回帰分析
・交互作用があるときの分析方法
・ビッグデータに対する重回帰分析
3 ロジスティック回帰分析
・ロジスティック回帰のしくみ
・回帰式の求め方と分析結果の解釈
・オッズ比の解釈と活用方法
・ロジスティック回帰モデルの実践的解釈
4 主成分分析
・主成分分析のしくみ
・分析結果の基本的な解釈法
固有値、主成分負荷量、寄与率
・主成分スコアの活用方法
5 クラスター分析
・階層的クラスター分析のしくみ
・デンドログラムとグルーピングの方法
・非階層クラスター分析(Kmeans法)のしくみ
(セミナーの内容は、一部変更される場合があります)
セミナー終了後、希望される方には様々なご相談に応じます。
受講者アンケート
入門編を受講していましたがより理解出来ました。今後は独りでもRを使う自信がつきました。
統計学の基礎についても解説して頂いたので、理解が深まりました。
少し混乱しましたが、これからアーカイブで復習しようと思います。
統計学の間違えやすい部分についても解説して頂き、今までの解釈と違うことに気がつきとても勉強になりました。