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。

 

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