Excelを使ったデータ分析のための統計入門

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本セミナーでは、統計学の基礎について、単に計算の方法を学ぶだけでなく、そのしくみや見方への理解を、演習を交えて深めていただきます。

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プログラム

判断や意思決定の基となるデータを適切に整理し、分析する方法を知ることは、専門家だけでなく、あらゆる人に必須のスキルです。本セミナーでは、統計学の基礎について、単に計算の方法を学ぶだけでなく、そのしくみや見方への理解を深めます。「なぜそうなっているのか」「どのように見ればいいのか」が理解できれば、「その先」にもスムーズに進むことができます。

  1. データの見方と分析の観点
    1. 統計データをどう見るか
    2. データをどう取り扱うか
      1. 一次データと二次データ
      2. 収集したデータの整理方法
        • 演習: データの整理 (レコードとフィールド)
        • 演習: スタック形式からアンスタック形式への変換
  2. 分析の目的と視覚化の方法
    1. 分析の目的 (観点) と最適なグラフ
    2. 視覚化の効用と落とし穴
      • 演習: 度数分布表とヒストグラムの作成
  3. 集団の特徴を見極める方法
    1. 集団を代表する値を求める
      • 演習: 平均値と中央値
        1. 平均値のそもそもの意味を知る
    2. 分布の形から集団の特徴を読み取る
      • 演習: 歪度と尖度を求める
    3. 分布の散らばり具合を知る
      • 演習: 分散を定義にしたがって求めてみる
        1. 分散のそもそもの意味を知る
    4. ある程度の幅を持たせて平均や分散を推定する
      • 演習: 信頼区間を求める
  4. 集団の中での位置を知る方法
    1. 異なる集団で位置を比較する
      • 演習: 偏差値を求める
    2. 極端に離れたデータを見つける
      • 演習: パーセンタイル値を求める
      • 演習: 箱ひげ図を作成し、外れ値を見つける
    3. 重点課題を見つける
      • 演習: パレート図を作成し、ABC分析を行う
  5. 関係を知る方法
    1. 相関係数を求める
      • 演習: 散布図を描く
      • 演習: 相関係数を定義にしたがって求めてみる
    2. 回帰分析により予測を行う
      • 演習: 単回帰分析を行う
      • 演習: 重回帰分析を行う
  6. 「その先」への補足とガイド
    1. 検定の紹介
    2. 分散分析の紹介
    3. ベイズ統計の紹介

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