統計学の基礎と検定・推定の効果的な進め方

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本セミナーでは、統計学について基礎から解説し、t検定の考え方・仕組みを理解し、より信頼度の高いデータ解析を行うための適切な進め方について解説いたします。

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開催予定

プログラム

  1. データを活用する上での心構え
    ~データがあっても活用できなければ意味がない~
    1. データの種類
      • 定性データ
      • 定量データ 名義尺度
      • 距離尺度
      • 順序尺度
    2. データの測定方法
      • 全数調査
      • 抜き取り調査
      • 標本調査
    3. データのバラツキと外れ値 (異常データ)
  2. データの内容を一つの数字で表す基本統計量
    ~一つの数字から集団の特徴が見えてくる~
    1. 平均と中央値の使い分け
    2. データのバラツキを表す標準偏差
    3. 基本統計量を視覚的に表すグラフ
  3. データのバラツキを分布で調べる度数分布
    ~分布の形状から集団の傾向が見えてくる~
    1. 度数分布とは
    2. 度数分布は富士山型の正規分布か
  4. 二つの項目の関連度合いを探る相関分析
    ~不良率の影響要因が解明できる~
    1. 相関の強さを数値で表す単相関係数
    2. 2項目間の関係を直線で表す単回帰直線
    3. 定性データの関係を表すクロス集計
  5. 集団の一部を調べて全体を推測する
    ~30個の抜き取り検査から全製品の不良率を推定する
    1. 母集団と標本調査
    2. 標準誤差
  6. 母集団の平均値や割合に違いがあるかを検証する検定
    ~改良前と後で不良率は減少したかを検証する~
    1. 推定と検定の関係性
    2. 有意水準、p値、有意差判定とは
    3. 対応のない、あるとは
    4. t検定

会場

株式会社 技術情報協会
141-0031 東京都 品川区 西五反田2-29-5
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受講料

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