複雑な問題をわかりやすいモデルで表す方法、それが「多変量解析」です。この手法をマスターすれば、個体の分類や、未知の結果を予測できるようになるため、近年では自然科学の分野だけでなく、マーケティングや企業の意思決定など、広い分野で注目されています。しかし、その手法の多様さから、全容をつかむことが難しく、「使いたくても使えない」方が多いのも事実です。
　今回のセミナーでは、具体的な事例を対象に、実際に統計ソフト (EXCELアドイン、JMP、SPSSなど) を使って実演しますので、初心者でもわかりやすい内容となっております。また、質的データの分析などで使用する「ノンパラメトリック手法」についても解説しますので、アンケートや官能評価の分析をしたいとお考えの方にもお勧めです。

1. 第1部 「ノンパラメトリック手法」
   1. イントロダクション
      1. 本日の予定
      2. 統計解析用ソフトウェアの紹介
   2. ノンパラメトリック手法 (略称:ノンパラ)
      1. 確率分布が前提だったパラメトリック手法
      2. ノンパラが有効な2つの場面
      3. いろいろなノンパラ
   3. ピアソンのカイ二乗検定 (独立性の検定)
      1. カテゴリカルデータの検定手法
      2. 独立性の検定
      3. カイ二乗分布とは
      4. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
   4. マン=ホイットニーのU検定
      1. U値の計算
      2. U分布とU検定表 (小標本用)
      3. 小標本の検定事例
      4. 大標本のU検定方法
      5. 正規検定と標本サイズ
      6. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
   5. 最適なノンパラの選び方
      1. どのノンパラ手法を使うべきか
2. 第2部 「多変量解析手法」
   1. 多変量解析
      1. 多変量解析の種類と分類
      2. 外的基準のある多変量解析のいろいろ
      3. 決定木の事例
      4. 変数の測定尺度のまとめ
      5. 外的基準のない多変量解析のいろいろ
      6. コレスポンデンス分析の事例
      7. 多次元尺度法の事例
   2. 重回帰分析
      1. 回帰分析の理論 (最小2乗法)
      2. 回帰分析の事例 (ヘドニック法)
      3. 推定結果の読み方
      4. 説明変数の選び方と注意点
      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)
      1. 離散選択モデルとその種類
      2. 二項ロジット・モデル
      3. ロジット変換
      4. モデルの評価と結果の解釈の方法
      5. プロビット分析 (ロジット分析との違い)
      6. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP,STATA)
3. 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. 因子分析との違いと使い分け方
      2. 主成分分析の理論と方程式
      3. 結果の解釈の方法
      4. 主成分得点の2次利用の事例
      5. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
      6. 因子分析の簡単な紹介 (因子軸の回転を中心に)
      7. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
      8. 適用研究事例の紹介
   2. 生存分析 (カプラン・マイヤー法)
      1. 生存分析とは (打ち切りデータの解説)
      2. 生存率の算定方法
      3. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS)
   3. クラスター分析
      1. クラスター分析の概要
      2. クラスターの作り方 (階層型)
      3. 距離の測定方法 (階層型)
      4. 樹形図 (デンドログラム) の解釈の方法
      5. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
      6. 非階層型クラスター分析 (K-平均法) の簡単な紹介
      7. もう一つの分類対象 (変数の分類)
• 質疑応答・名刺交換