2017年2月28日「専門外・超初心者のための統計学 入門講座」

　「これまでいろいろな社会人向けセミナーに参加したが、自分にはもっと基本的な統計学の知識が必要だ」と感じていた方などを対象に、ベストセラー『入門統計学 (オーム社) 』の著者である千葉大学の栗原先生を講師に迎え、「そもそも統計とはなんぞや」というところから、基本的な仮説検定までを、“きちんと理論から”習得してもらおうというセミナーです。
　EXCELの分析ツールやエクセル統計、SPSS、JMPなど、主要なソフトでの実演 (講師のみによる簡単なデモンストレーション) も行っていただく予定ですので、今後、マーケティングを取り入れた製品開発を行うために多変量解析を学ぼうとしている方や、実験計画法による品質管理を目指している方など、応用編へのステップアップを考えていらっしゃる方に、まずは受講をおすすめする基礎コースです。

1. 第1部 「統計学とは?」
   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
      3. 統計学とは
      4. 2つの統計学
   2. 記述統計学
      1. 記述統計学
      2. バラツキの統計量
         • 偏差
         • 分散
         • 標準偏差
   3. 確率分布
      1. 確率分布とは
      2. 一番簡単な確率分布 (一様分布)
      3. いろいろな確率分布
      4. コイン投げと二項分布
      5. 二項分布から正規分布へ
      6. 正規分布の性質
      7. 標準正規分布 (z分布)
      8. 標準化の方法
      9. 分布表の使い方 (z分布の場合)
   4. 不偏推定 (点推定)
      1. 推測統計学
      2. 統計記号の使い分け方
      3. 標本分散の修正
      4. 自由度がn – 1になる理由と語源
      5. 式によるまとめ
         • 平均
         • 分散
         • 標準偏差
      6. ソフトウェア実演 (Excel分析ツール)
2. 第2部 「標本分布と信頼区間の推定」
   1. 標本平均の分布
      1. 標本平均の分布と誤差
      2. 誤差と標本サイズの大きさ
      3. 誤差の指標 (誤差分散と標準誤差)
      4. まとめ (標本のサイズと分布)
      5. 標本平均も標準化できる
   2. 信頼区間の推定
      1. 信頼区間
      2. 信頼係数の意味
      3. 信頼区間推定の大まかな手順
      4. 正規分布による区間推定
      5. 信頼係数と区間の関係
      6. 標準正規 (z) 分布による区間推定
      7. t分布による区間推定
      8. t分布の形状と自由度
      9. t分布表の使い方
      10. ソフトウェア実演 (Excel分析ツール)
      11. 標本サイズを事前に決める方法 (簡易版)
3. 第3部 「仮説の検定」
   1. 検定の基本
      1. 検定の概要
      2. 検定の手順
      3. 仮説の設定 (帰無仮説と対立仮説)
      4. 1標本の平均の検定
      5. 標準正規 (z) 分布を使った1標本の平均の検定
      6. t分布を使った1標本の平均の検定
      7. ソフトウェア実演
         • エクセル統計
         • SPSS
         • JMP
      8. 群の平均の差の検定
      9. 2群の差の検定
      10. 2群の平均の差の検定の原理
      11. 標本平均の差の分布の法則
      12. 対応の“ない”2群の差の検定
          • z検定
          • t検定
      13. 対応の“ある”2群の差の検定 (t検定)
      14. 両側検定と片側検定
      15. ソフトウェア実演
          • 分析ツール
          • エクセル統計
          • SPSS
          • JMP
   2. 等分散の検定とF分布 (対応のない場合のみ)
      1. 2群の差の検定の前提条件
      2. 等分散の検定
      3. F分布とF値
      4. 2つの自由度とF分布の形状
      5. F分布表の使い方
      6. ウェルチの検定 (等分散でなかった場合の検定)
      7. ソフトウェア実演
         • 分析ツール
         • エクセル統計
         • SPSS
         • JMP
• 質疑応答・名刺交換

2017年3月22日「技術者・研究者のための実験計画法 入門講座」

　近年、研究や開発の現場では、経験や勘に頼らない品質管理や、根拠に基づいた医療・看護 (EBM) が求められており、いかにして効率的な実験を計画するかなどの実践的な統計学のスキルが重視されています。
　しかし、そうした統計学の応用分野の教育は日本では重視されなかったこともあり、多くの方々は苦手意識を持っている状況です。
　本セミナーでは、そうした統計学初心者の方々を対象に、具体的な事例を挙げながら「目的に沿った実験をどのように計画し、分析すべきか」を1日でマスターしていただこうというものです。
　統計ソフト (Excel分析ツール、エクセル統計、SPSS、JMP等) での実演も行いますので、すぐに業務に役立てられます。

1. 第1部 「分散分析」
   1. イントロダクション
      1. 本日の主な内容
      2. 統計解析用ソフトウェアの紹介
      3. 実験計画法という言葉の定義
      4. 実験計画法の活躍場面と本日学ぶ手法との関係
   2. 分散分析の概要と不偏分散
      1. 分散分析とは
      2. いろいろな分散分析
      3. 分散分析の用語 (バラツキの統計量)
      4. 分散の不偏統計量
   3. (対応のない) 一元配置分散分析
      1. 対応関係とは
      2. 対応のない一元配置分散分析
      3. 分散分析の原理
      4. 変動の計算 (総変動,群間変動,群内変動)
      5. 分散分析におけるF検定
      6. ソフトウェア実演 (分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
   4. 対応のある一元配置分散分析
      1. 対応のある一元配置分散分析の原理
      2. 標本間 (被験者間) 変動
      3. 対応のある一元配置分散分析の検定
      4. ソフトウェア実演 (分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
   5. 対応のない) 二元配置分散分析
      1. 交互作用とは
      2. 二元配置分散分析の原理
      3. ソフトウェア実演 (分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
      4. 平方和のタイプ
2. 第2部 「多重比較と実験計画」
   1. 多重比較法 (分散分析の後の検定)
      1. 多重比較法とは
      2. 多重性の問題と発生理由
      3. 3つに分類できる多重性調整法
      4. Tukey法 (q値の計算と検定法)
      5. ScheffeとBonferroni、Dunnetの簡単な解説
      6. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
      7. 最適な多重比較法の選び方
   2. フィッシャーの三大原則
      1. 実験を成功させるためのルール
      2. 実験での成功とは
      3. フィッシャーの三大原則
      4. 原則1:繰り返し (疑似反復に注意)
      5. 原則2:無作為化
      6. 原則3:局所管理
      7. 完全無作為法か乱塊法か
3. 第3部 「直交計画と検出力分析」
   1. 直交計画法
      1. 実験を間引いて効率化
      2. 直交配列表の仕組み
      3. L8表を使った直交計画の事例
      4. ソフトウェア実演 (分析ツール,エクセル統計,JMP)
      5. 直交計画の注意点 (欠点)
      6. オフライン品質工学 (パラメータ設計) の初歩
   2. 標本サイズの決め方 (検出力分析)
      1. 検定のための理想的な標本サイズとは
      2. 標本サイズを左右する4要素
      3. 検出力 (第一種の過誤,第二種の過誤)
      4. 効果量と分散分析における目安
      5. 標本サイズの決定手順
      6. 無料ソフト (G*power) を使った実演
• 質疑応答・名刺交換

2017年4月27日「ノンパラ/多変量解析 挑戦者のための入門講座」

　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