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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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