コース概要

SPSS の基本

  • SPSS インターフェースと機能の概要
  • ダイアログボックス、データエディター、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 でのデータベースの作成と管理

構文と自動化の操作

  • SPSS コマンド構文の概要
  • 構文スクリプトを使用した分析の自動化
  • Python と R の SPSS 統合

説明統計量とビジュアライゼーション

  • 集中傾向と分散の指標
  • 標準化と z-スコア
  • 表、グラフ、インタラクティブなビジュアライゼーションの作成

推測統計学

  • 仮説検定と統計的有意性
  • 相関分析と回帰分析
  • t-検定、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
  • 時系列予測と生存分析

高度な技術と応用

  • 主成分分析とクラスタ分析
  • 欠損値と外れ値の処理
  • マーケティング、健康、社会科学におけるケーススタディ

結果の報告と共有

  • SPSS の出力をフォーマットし、カスタマイズする。
  • Word、Excel、PDF への結果のエクスポート
  • 決定支援用の専門的なレポートを作成する。

まとめと次なるステップ

要求

  • 統計とデータ分析の基本的な理解(例:変数、仮説、有意性)
  • Microsoft Excel や類似のスプレッドシートツールに精通していること
  • 研究方法やデータセットの取り扱いに関する経験は有用ですが、必須ではありません

対象者

  • アナリスト
  • 研究者
  • 科学者
  • SPSS と予測分析の実践的なスキルを習得したい方
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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