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コース概要
SPSS の概要
- SPSS のインターフェースと機能の概要
- ダイアログボックス、データエディタ、変数ビューの操作
- データセットのインポート、エクスポート、管理
データ準備と管理
- 変数と測定尺度の理解
- データ入力、クリーニング、変換
- SPSS におけるデータベースの作成と管理
構文と自動化の活用
- SPSS コマンド構文の入門
- 構文スクリプトによる分析の自動化
- SPSS と Python、R の統合
記述統計と可視化
- 中心傾向と分散の尺度
- 標準化と z スコア
- 表、グラフ、インタラクティブな可視化の作成
推測統計
- 仮説検定と統計的有意性
- 相関分析と回帰分析
- t 検定、分散分析(ANOVA)、カイ二乗検定
SPSS による予測モデリング
- 線形回帰モデルとロジスティック回帰モデル
- 決定木と分類モデル
- 時系列予測と生存時間分析
高度な技術と応用
- 因子分析とクラスター分析
- 欠損値と外れ値の処理
- マーケティング、医療、社会科学におけるケーススタディ
結果の報告と共有
- SPSS 出力のフォーマットとカスタマイズ
- Word、Excel、PDF への結果のエクスポート
- 意思決定のための専門的なレポート作成
まとめと次のステップ
要求
- 統計およびデータ分析の概念(変数、仮説、有意性など)についての基礎的な理解
- Microsoft Excel や同様のスプレッドシートツールへの習熟
- 研究手法やデータセットを取り扱う経験があることが望ましいですが、必須ではありません
対象者
- 分析者
- 研究者
- 科学者
- SPSS と予測分析における実用的なスキルを習得したい方
14 時間
お客様の声 (3)
基礎を学び、準備されたドキュメントと演習問題が大好きでした
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