ノンパラメトリック法の基本的な知識と実践方法を習得するコースです。ノンパラメトリック法は正規分布に従わないようなデータやアンケートにおける段階評定法(たとえば、満足度を5段階で評価するような方法)の解析に有効な統計的方法です。この方法をSPSSを使いながら、データのグラフによる視覚化方法と併せて解説します。検定に必要なサンプル数についても取り上げます。

※ノンパラメトリック検定とは、データに対して分布の仮定を持たない(分布によらない)検定のこと。
多くの統計手法がデータに対して正規性の仮定(正規分布に従う)を持つパラメトリック手法です。

使用テキスト:
「SPSSによるノンパラメトリック検定」(オーム社)

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。
1. パラメトリック方法とノンパラメトリック法の使い分けができるようにする
2. ノンパラメトリック法の適用場面を理解する
3. SPSSによる実践方法を理解する

ノンパラメトリック検定について方法と使い方を理解したい方

※「IBM SPSSアカデミック割引」サービス終了のお知らせ

諸般の事情により、アカデミック割引の適用を、2022年3月31日までの開催クラスとさせていただくこととなりました。
詳細はこちらのページでご確認をお願いいたします。

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(SSXY8)

1. ノンパラメトリック法の概要
・ノンパラメトリック法とはどのような考え方でデータを処置するのか
・どのような種類の検定方法があるのか
2. パラメトリック法とノンパラメトリック法
・パラメトリック法と比べたときの長所と短所
・パラメトリック法との使い分け
3. ノンパラメトリック法の実施
・SPSSを用いたノンパラメトリック法の進め方
・解析結果の見方
4.各手法の詳細
・分布の適合度に関する検定:割合の適合に関するカイ2乗検定、Kolmogorov-Smirnov検定
・中心位置に関する検定:Mann-Whitney検定、Kruskal-Wallis検定、メディアン検定(中央値検定)
Wilcoxon符号付き順位検定、Friedman検定
・割合の比較に関する検定:McNemar検定、CochranのQ検定
・順位相関係数に関する検定:Kendall、Spearman
・クロス集計表に関する検定:カイ2乗検定
・その他:二項検定、符号検定

当コースは、9:30～15:30となります。

実習で使用するPCは弊社で用意いたします
研修環境はStatistics 24を使用いたします

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(SSXY8)

<関連コース>
IBM SPSS Statistics基礎統計(SS5Z8)
IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析1(SSX58)
IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析2(SSX68)
IBM SPSS Statisticsによるアンケート調査:入門(UD011)
IBM SPSS Statisticsによるアンケート調査:有意性検定の選択と実践(UD013)