コース概要

科学的方法、確率と統計

  • 統計の非常に短い歴史
  • なぜ結論に「自信」を持つことができるのか
  • 確率と意思決定

研究の準備(何を、どのようにするかの決定)

  • 全体像:研究はプロセスの一環であり、入力と出力を持つ
  • データ収集
  • 質問票と測定
  • 測定するべき内容
  • 標本調査
  • 実験設計
  • データ分析とグラフ手法
  • 研究スキルとテクニック
  • 研究マネジメント

二変量データの説明

  • 二変量データの概要
  • ピアソン相関係数の値
  • 相関を推定するシミュレーション
  • ピアソンの r の特性
  • ピアソンの r を計算する方法
  • 範囲制限デモ
  • 分散和法則 II
  • 演習問題

確率

  • 概要
  • 基本概念
  • 条件付き確率デモ
  • ゲーマーズの誤謬シミュレーション
  • 誕生日デモンストレーション
  • 二項分布
  • 二項分布デモ
  • 基底率
  • ベイズの定理デモンストレーション
  • モンティホール問題デモンストレーション
  • 演習問題

正規分布

  • 概要
  • 歴史
  • 正規分布の面積
  • 正規分布の多様性デモ
  • 標準正規分布
  • 二項分布への正規近似
  • 正規近似デモ
  • 演習問題

サンプリング分布

  • 概要
  • 基本デモ
  • サンプルサイズデモ
  • 中心極限定理デモ
  • 平均のサンプリング分布
  • 二つの平均値の差のサンプリング分布
  • ピアソンの r のサンプリング分布
  • 比率のサンプリング分布
  • 演習問題

推定

  • 概要
  • 自由度
  • 推定量の特性
  • バイアスと可変性シミュレーション
  • 信頼区間
  • 演習問題

仮説検定の論理

  • 概要
  • 有意性検定
  • 第1種と第2種の誤り
  • 片側検定と両側検定
  • 有意結果の解釈
  • 非有意結果の解釈
  • 仮説検定の手順
  • 有意性検定と信頼区間
  • 誤解
  • 演習問題

平均値の検定

  • 単一平均値
  • t 分布デモ
  • 二つの平均値の差(独立群間)
  • ロバスト性シミュレーション
  • 全ての平均値間の比較
  • 特定の比較
  • 二つの平均値の差(対照群)
  • 対応 t 検定シミュレーション
  • 特定の比較(対応観察値)
  • 全ての平均値間の比較(対応観察値)
  • 演習問題

検出力

  • 概要
  • 例の計算
  • 検出力を影響する要因
  • 演習問題

予測

  • 単純線形回帰の概要
  • 線形フィットデモ
  • 平方和の分割
  • 予測誤差の標準偏差
  • 予測線デモ
  • 傾きと相関係数の推定統計
  • 演習問題

分散分析 (ANOVA)

  • 概要
  • ANOVA 設計
  • 単一因子 ANOVA(対象間)
  • 一方向デモ
  • 複数因子 ANOVA(対象間)
  • 不均等なサンプルサイズ
  • ANOVA の補完検定
  • 対象内 ANOVA
  • 対象内デザインの検出力デモ
  • 演習問題

カイ二乗検定

  • カイ二乗分布
  • 単一因子表
  • 分布の検定デモ
  • 連関表
  • 2 x 2 表シミュレーション
  • 演習問題

ケーススタディ

選択されたケーススタディの分析

要求

説明統計(平均、中央値、標準偏差、分散)の堅固な理解と確率の基本的な理解が必要です。

統計学 レベル 1という準備コースに参加することをお勧めします。

 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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