このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 実験データのやさしい統計解析と上手な図表の作り方 [講習会詳細] | テックデザイン
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エクセルを操作しながら、統計の基本とデータ解析についてわかりやすく講義します。基本的な手法をマスターすることで、実験データからさまざまなことが読み取れます(データの特徴、サンプルと母集団、実験条件の有意性、データ間の関連性など)。

~統計の考え方と解析法をわかりやすい資料とエクセル実習形式で習得する~

実験データのやさしい統計解析と上手な図表の作り方

【日 程】

2017年9月20日(水) 13:00~17:00

【会 場】

京華スクエア2階 (中央区立ハイテクセンター)(東京 中央区)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

【備 考】

定員20名、PC付

講師: 恵泉女学園大学 人間社会学部 社会園芸学科 

准教授 博士(教育) 喜田 安哲先生

経歴: 東京学芸大学、国立身体障害者リハビリセンターを経て現職。博士(教育学)。大学では、「心理統計」「認知心理学」「リハビリテーション」などの授業を担当する。日本心理学会、日本教育心理学会、日本認知心理学会、日本健康行動科学会、北米神経科学学会に所属。著書には、『心理学データのエクセル統計』(北樹出版)、『SPSSとデータ分析1・2』(北樹出版)がある。

Ⅰ.イントロダクション
 1.本講座の目的
 2.データ値の扱い方
⇒データ分析では数値を扱います。数値は便利で使い方は多様(カテゴリ、順番、量など)ですが、その数値の持つ意味を理解しなければ、適切な分析はできません。ここでは、数値の意味を考え、理解します。

Ⅱ.データの特徴をつかんで説明する
 1.図で特徴をつかんで説明する(ヒストグラムを活用しよう)
 2.数値(統計量)で特徴をつかんで説明する(記述統計量の意味)
⇒一見バラバラな数値の集まりも、統計的技法を使えば、そこからまとまりのある特徴を読み取ることができます。ここでは、その代表的技法(記述統計量・ヒストグラム)について解説し、データの説明ができるようになることを目指します。

Ⅲ.サンプルと母集団という考え方
 ・推定と検定
⇒手元にあるデータ(サンプル)の特徴をつかめるようになると、それより大きな集団(母集団)について興味が湧いてきます。手元にある情報から全体を考えるには、確率の理解が必要となりますので、ここではその基本を学びます。

Ⅳ.実験で設定した条件は「効果(影響)がある」と言えるのか?
 1.条件間の平均値を比較して検討する(t検定)
 2.条件を要因として検討する(一元配置分散分析)
 3.別の要因も組み合わせて検討する(二元配置分散分析)
⇒実験では、いくつかの条件を設定し、その条件間に差があるかどうかを確かめますが、はたして、実験によって得られたデータ(サンプル)を一般化して母集団を説明しても良いのでしょうか。統計技法を使えば、実験結果から、理論的な推定を前提として、一般化しても問題のない可能性を確率で説明することができるので、ここではその基本を学びます。

Ⅴ.関連性の強さから予測式をつくってみる
 1.関連性の強さを示す(相関分析)
 2.予測式をつくる(回帰分析)
⇒統計技法を使えば、異なる種類のデータ間で関連性があるかどうかを検討することができます(たとえば、アイスクリームの売上と気温)。ここでは、関連性の強さを分析する技法(相関)と予測をする技法(回帰)について、その基本を学びます。

Ⅵ.総合演習
 ・Ⅱ~Ⅴの技法を組み合わせてデータの特徴を発見する

<講師の言葉>
 日常業務において実験や分析を行っている方々でも、これまで統計的なデータ分析について体系的に学んだことがない、あるいは学んだけれども忘れてしまった、といった方も多いのではないでしょうか。実際に実験や調査からデータを得たが、それをどのように分析したらよいのか、また統計的な処理をしてみたけれど何が言えるのかお困りの方も多いかと思います。
 本講座では、そのような統計分析における初・中級者を対象に、データ処理に必要な統計学の基本と考え方を学びつつ、分析結果から次の問題発見へとつなげられる見方についても扱っていきます。講義では、理論を学習した後に実際に表計算ソフトExcelを用いてデータを分析する実習形式で進めていきます。Excelに組み込まれている〔分析ツール〕を用いるので、より日常的な範囲でできるデータ処理を学ぶことができます。実験的なデータを統計処理して分かること、図にまとめることで見えてくるデータの意味について皆さんで考えてみましょう。

<習得知識>
1.基本的な統計学の理解
2.統計処理においてエクセルを自在に使えるスキル(統計処理とグラフ化)
3.統計処理を活かして、実験の次の問題を発見する視点

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