データ分析を行うにあたり、必要となる統計的な考え方をStatisticsを使用しながら習得して頂けます。 はじめに、データのエラーチェックをオプションのIBM SPSS Data Preparationを使用して行います。 つぎに、クリーニングされたデータを使用し分析を行う際に把握すべきデータの特徴について、統計用語の説明を交えながら紹介します。 Statisticsを使った分析の目的は、分析の対象となる集団(母集団)の傾向を知ることです。その考え方を理解し、データの性質に合わせて統計的なデータ(2変量)間の関係性を調べる手順と結果の解釈の仕方を習得します。 使用する手法は、カイ2乗検定、相関、t検定です。

※　Statisticsの分散分析や多変量解析コースをご受講頂く際の前提条件コースとなっています。

Statisticsによる統計の基礎を学習する

1. データのエラーチェックの方法
2. 1変量の要約統計量(中心傾向と散らばりの統計量)の理解
3. 2変量の関係性(カイ2乗検定、相関、t検定)の理解

Statisticsでデータ分析を行いたい方
アカデミック価格対象コースです。

以下のコースを受講された方、もしくは同程度の知識をお持ちの方

　 ・IBM SPSS Statistics操作入門(ST5Y7)

●1日目
1. 研究計画の基本
　・研究の目標と目的　
　・母集団と標本　
　・独立変数と従属変数
　・測定の尺度
　・標本抽出
2. データのエラーチェック(オプション:IBM SPSS Data Preparationを使用)
3. 中心傾向と散らばり
　・最頻値、中央値、平均値
　・最大値、最小値、範囲、四分位範囲、分散、標準偏差
4. データの要約
　・名義尺度の記述統計　
　・順序尺度の記述統計　
　・スケールデータの記述統計
5. 標本に基づく母集団の推定-仮説検定
　・正規分布　
　・標準化得点　
　・母平均の区間推定
　・仮説検定の考え方　
　・統計的な過誤

●2日目
6. データの分布
　・ヒストグラム　
　・歪度と尖度　
　・幹葉図　
　・箱ひげ図
7. 質的データ間の関係性:カイ2乗検定
　・クロス集計表　
　・クラスタ棒グラフ　
　・カイ2乗検定
8. 量的データ間の関係性:相関
　・散布図　
　・Pearsonの相関　
　・Spermanの相関
9. 質的データと量的データ間の関係性:t検定
　・平均値の比較(表と箱ひげ図)　
　・対応のないt検定
　・Mann-Whitney(マンホイットニー)の検定　
　・対応のある検定

実習で使用するPCは弊社で用意いたします

2018年1月よりコースコードが変更になりました。(旧コースコード:0E5Z7)

受講開始6日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。

<前提コース>IBM SPSS Statistics操作入門(ST5Y7)