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IBM SPSS講座トレーニングコースガイド

IBM SPSS ではお客様のニーズに合わせた各種コースをご用意しております。コースの詳細、最新スケジュールやお申込は Web サイトをご覧ください。

http://www.i-learning.jp/service/it/spss.html

コース名時間日数マシン使用

Statistics 操作入門 2 ○

Statistics データ加工

9：30 - 17：00

1 ○

Statistics 基礎統計 2 ○

Statistics 比較のための分散分析 1 ○

Statistics 分散分析アドバンス 1 ○

Statistics分類のための主成分・因子・クラスタ分析

1 ○

Statistics予測のための回帰・ロジスティック回帰分析 1 ○

Statistics ディシジョンツリー 1 ○

Statistics 時系列分析 1 ○

Statistics 医療従事者のための分析 1 1 ○



Modeler 入門 1 2 ○

Modeler 入門 2 データ加工 1 ○

Modeler顧客分析 1 ○

Modeler顧客分析【予測モデル：カテゴリ編】 1 ○

Modeler顧客分析【予測モデル：スケール編】 1 ○

Amos 操作入門 1 ○

Amos アドバンス 1 ○

Text Analytics for Surveys 1 ○

操作コースIBM SPSS 製品の操作方法を学ぶトレーニングコースです。


統計入門 9：30 - 17：00 2 ×

入門はじめての時系列分析 9：30 - 17：00 1 ×

ロジスティック回帰分析入門 9：30 - 15：30 1 ○

入門はじめての分散分析と多重比較 9：30 - 17：00 1 ×

入門はじめての多変量解析 9：30 - 15：30 1 ×

理論コース統計解析手法やデータマイニングについて学ぶコースです。


Statistics によるアンケート調査：入門 9：30 - 15：30 1 ○

Statistics によるアンケート調査：有意性検定の選択と実践 9：30 - 15：30 1 ○

Statistics によるアンケート調査：多変量解析 9：30 - 15：30 1 ○

Statistics によるアンケート調査：コレスポンデンス分析 9：30 - 15：30 1 ○

Statistics によるテキストマイニングとデータの解析 13：00 - 17：00 0.5 ○

Statistics によるによる医療統計：入門 9：30 - 16：30 1 ○

Statistics によるによる医療統計：多変量解析 9：30 - 16：30 1 ○

Statistics によるによる医療統計：論文の統計手法を読む 9：30 - 16：30 1 ○

アプリケーションコースアンケートや医療統計、データ加工など用途別に Statisticsによる実践的な分析方法を学ぶコースです。

【パブリックコース】◎ 弊社の指定会場にて、スケジュールされた様々なコースからご受講頂くことができます。

【出張（オンサイト）トレーニング】◎ スケジュールや実施場所、内容をお客様のご要望にあわせて実施致します。

複数名で同じコースを受講される場合は、こちらがお勧めです。

スタンダード：パブリックコース（操作コース）で提供しているコース内容から抜粋し、お客様のご要望にあわせて構成致します。

カスタマイズ：お客様のデータを使用して演習を行います。（※カスタマイズ料金が別途発生致します。）

◎詳細・費用につきましてはお問い合わせ下さい。

Training_Guide_201203.indd 1 2012/03/21 14:59:53

【クラスタリング＆アソシエーションモデル編】1日

※コースの内容やスケジュールは止むを得ず一部変更になる場合がございます。予めご了承ください。

Modeler データ加工アドバンス 1 ○

※インデックスに記載のコース名は略称となっています。

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：009：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

9：30 - 17：00

研修を受けるメリット

≫ 学習時間の大幅な短縮

　統計手法を身につけるためには、市販されている書籍や Web上の情報を活用する方法があり、手軽に情報にアクセスできるメリットがある一方、理論に偏重して実務性が薄かったり、情報量が多すぎて分かりにくかったり、疑問があっても質問しにくく、必要な情報が散在していて整理しにくいなどのデメリットがあり、理解や習得に時間がかかってしまう（場合によっては理解できない）可能性もあります。ソフトは購入したものの、実際に利用できないことになりかねません。

　研修では、必要な情報を要約して体系だてており、講義経験豊富な講師によりわかりやすくご説明いたします。手法によっては、1 日間の集中講義で実際の分析手法の概要や IBM SPSSStatistics を利用した分析方法や結果の解釈の仕方まで習得できます。

　特に、通常の業務や研究活動、医療行為などで多忙のみなさんにとって、時間の効率活用の面で大きなメリットとなるでしょう。

≫ 実践重視

操作コースおよびアプリケーションコースは、分析の実践を重視したプログラムになっています。

　統計手法の学習には大きく2 つのアプローチがあり、1 つが数理的に理論面から学習する方法で、これは強固な基礎力を身につけることができる反面、実践面が薄くなりやすく、学習に膨大な時間がかかってしまう傾向があります。

もう 1 つは、実際に分析を行いながら知識を習得する方法です。これは、理論は後回しにして実際の分析の方法や流れ、結果の解釈の方法や使用上の注意点や TIPS を学んでいく方法です。こちらは、理論面が薄くなりやすいものの、実践的で即戦力に結びつきやすいメリットがあります。

　理論は重要ですが、道具としての統計は、適用上のポイントさえしっかり抑えれば十分に活用できます。まずは、操作コースなどで実践面をおさえ、ご興味と必要に応じて理論コースを受講すれば、理論面も補えます。

≫ 経験豊富な講師陣

　IBM の SPSS 研修コースは、経験豊富な講師陣によってご提供しております。受講者の満足度アンケートの結果も平均して高く、社内の専任講師については平均値で 6 を超える（7 段階評価）満足度の高さで、トップボックス（7（非常に満足）や 6（満足））の評価に集中している結果です。

　またアプリケーションコース（アンケートコース、医療コース）で登壇していただいている講師も、膨大な講義実績を持つだけではなく、それぞれの分野の豊富な経験をコースに反映させた、非常に実践的かつ満足度の高い内容をご提供しております。表面的な各手法の使い方だけではなく、実践面で有益な情報が満載です。

の結果の分析や論文作成、さらに医療の現場に生かすために、統計の知識は必須となります。

≫ 心理学

　心理学では、さまざまな要因の関係性を明らかにしたり、ある目的に影響している複雑な要因間の関係性を説明しようとするときなど、統計が必須です。たとえば、回帰分析で目的の変数への影響力を調べたり、共通要因を因子分析で明らかにしたり、共分散構造分析（構造方程式モデリング）によって、さらに複雑な要因間の関係性を明らかにして、仮説を検証します。人の心理という漠然としたものを定量的に扱うために、心理学と統計学は切っても切れない関係です。

◎ その他ご意見・ご感想SPSS はまだ使いこなせていませんので、受講前に動かした経験があるともっと理解が深まったかもしれません。数理的なことは少なかったのですが、逆にそれでよかったと思います。

◎ 全体満足度とてもわかり易いご説明でした。日頃の疑問がひとつずつ解消されていきました。他のセミナーも受講して、基礎から学びたいと思います。受講して本当に良かったと思います。ありがとうございました。

今まで本や通信講座で統計を学習していましたが、わからない点が今回の講義をうけてわかるようになった気がします。PART2以降も今後受講していきたいと思いますのでよろしくお願いします。

Voice of Customerお客様の声をご紹介します

3


統計について

≫ 統計はあらゆる領域で利用される共通言語

　統計の源流は古代ローマ帝国の人口統計にまでさかのぼることができます。統計の大きな目的は、「統計データから現状を把握すること」、「統計データから将来を予測すること」です。つまり、経験則や勘などの曖昧な根拠に基づくのではなく、客観的・定量的なデータに基づく意思決定のために統計が必要となります。

　統計は、データを必要とするあらゆる分野で活用されており、経済、心理、医療、看護、薬学、農業、マーケティング、品質管理、行政、教育などさまざまな分野で必要とされます。

　統計データから、類似性やパターンの抽出、予測モデル構築、要因分析、比較検証などを行い、有益な情報を引き出すこと、それらは統計手法を駆使することによって可能になります。統計は、それらを定量的に論じる共通言語となるのです。

さまざまな分野でどう利用されているか

≫ マーケティング・CRM

　売上実績や購買履歴、顧客データやアンケート調査など、これらに基づいて単純な集計だけではなく、関係性を分析したり、要因を探ったり、事前にたてた仮説が正しいかどうかを検証します。特に、さまざまなデータを大量に収集しやすくなった現在、複雑に絡み合った要因間の関係性を明らかにすることは、人間の直感や勘だけでは不可能になりつつあります。顧客や市場を理解するための強力な武器として、統計が活用されています。

≫ 金融・経済

リスク分析によりリスク因子を評価してリスクアセスメントに反映させたり、顧客ごとのリスクスコアを予測して意思決定に役立てたり、時間の変動による季節変動や不規則変動などさまざまな要因に基づく変動を時系列分析でモデル化するなど、金融・経済の分野でも統計はおおいに活用されています。

≫ 営業戦略・経営戦略

　中長期的な営業戦略や経営戦略を立案する過程では、今や統計の知識・技術は必要不可欠となりつつあります。過去の販売（需要）実績や業績実績から、将来的なリスクや変動要素を考慮した販売（需要）予測や業績予測を実施することで、数的根拠にもとづく中長期的な戦略の実現が可能となります。また販促費や人的リソースの資源配分の決定プロセスでは、統計を用いた販売（需要）や業績に影響を与える各要因構造化が活用されています。

≫ 製造業

　製造業では品質管理や予防保全の観点から統計が幅広く活用されています。機械特性外れなどが発生しやすい操業条件をモデリングし、因果関係を構造化することで、発生抑制を行う

と同時に、精整・検査ラインでの先行対応を行い、品質管理の PDCAサイクルを迅速に廻すことが可能となります。予防保全の領域では設計情報、製造情報、市場品質情報（ワランティー・クレイム、修理履歴、機器使用状況など）を横断的に探索し、統計を用いて原因究明を行い、トラブル発生を予測・警告できる仕組みを実現しています。

≫ 医学・疫学・薬学・看護学

　医療分野は、統計抜きに語ることができません。現状を把握するための単純集計からはじまり、新しい薬の効果の分析や、複数の治療方法の比較、生存時間分析や、病気になりやすい要因の探索、効果の大きさ、予測スコアの計算など、臨床試験

◎ 講師について講師がでいねいでした。細やかな配慮で一人一人に気を配り、授業の進め方の面でも勉強になりました。時々入れてくれる補足説明がとても良く少しAdvance な内容もかいま見れ勉強になった。教員として教え方、話し方、非言語のコミュニケーション（姿勢、身振り、笑顔など）どれをとってもすばらしく良いことばかりでした。非常にわかりやすい講義だったので感動した。ねむくなる時間帯の休憩時間の配慮などもされていてきめ細かかった。

◎ 質問対応即答で、非常に適切、フォローも良。丁寧な対応で好感が持てた。ほしい情報が得られた。個別に答えて頂きました。実務的な質問にも的確に回答してくれた。

◎ 説明時間と量についてまだ余裕があれば聞きたいところ多々。説明時間と内容のバランスがちょうどよい。休憩時間も適度に入れてもらえたので最後まで集中して聞けた。時間と量のバランスがとれていた。とても丁寧でゆっくりとはきはきとスムーズに進行して頂いて分かりやすかったです。

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研修を受けるメリット

≫ 学習時間の大幅な短縮

　統計手法を身につけるためには、市販されている書籍や Web上の情報を活用する方法があり、手軽に情報にアクセスできるメリットがある一方、理論に偏重して実務性が薄かったり、情報量が多すぎて分かりにくかったり、疑問があっても質問しにくく、必要な情報が散在していて整理しにくいなどのデメリットがあり、理解や習得に時間がかかってしまう（場合によっては理解できない）可能性もあります。ソフトは購入したものの、実際に利用できないことになりかねません。

　研修では、必要な情報を要約して体系だてており、講義経験豊富な講師によりわかりやすくご説明いたします。手法によっては、1 日間の集中講義で実際の分析手法の概要や IBM SPSS Statistics を利用した分析方法や結果の解釈の仕方まで習得できます。

　特に、通常の業務や研究活動、医療行為などで多忙のみなさんにとって、時間の効率活用の面で大きなメリットとなるでしょう。

≫ 実践重視

　操作コースおよびアプリケーションコースは、分析の実践を重視したプログラムになっています。

　統計手法の学習には大きく2 つのアプローチがあり、1 つが数理的に理論面から学習する方法で、これは強固な基礎力を身につけることができる反面、実践面が薄くなりやすく、学習に膨大な時間がかかってしまう傾向があります。

　もう 1 つは、実際に分析を行いながら知識を習得する方法です。これは、理論は後回しにして実際の分析の方法や流れ、結果の解釈の方法や使用上の注意点や TIPS を学んでいく方法です。こちらは、理論面が薄くなりやすいものの、実践的で即戦力に結びつきやすいメリットがあります。

　理論は重要ですが、道具としての統計は、適用上のポイントさえしっかり抑えれば十分に活用できます。まずは、操作コースなどで実践面をおさえ、ご興味と必要に応じて理論コースを受講すれば、理論面も補えます。

≫ 経験豊富な講師陣

　IBM の SPSS 研修コースは、経験豊富な講師陣によってご提供しております。受講者の満足度アンケートの結果も平均して高く、社内の専任講師については平均値で 6 を超える（7 段階評価）満足度の高さで、トップボックス（7（非常に満足）や 6（満足））の評価に集中している結果です。

　またアプリケーションコース（アンケートコース、医療コース）で登壇していただいている講師も、膨大な講義実績を持つだけではなく、それぞれの分野の豊富な経験をコースに反映させた、非常に実践的かつ満足度の高い内容をご提供しております。表面的な各手法の使い方だけではなく、実践面で有益な情報が満載です。

の結果の分析や論文作成、さらに医療の現場に生かすために、統計の知識は必須となります。

≫ 心理学

　心理学では、さまざまな要因の関係性を明らかにしたり、ある目的に影響している複雑な要因間の関係性を説明しようとするときなど、統計が必須です。たとえば、回帰分析で目的の変数への影響力を調べたり、共通要因を因子分析で明らかにしたり、共分散構造分析（構造方程式モデリング）によって、さらに複雑な要因間の関係性を明らかにして、仮説を検証します。人の心理という漠然としたものを定量的に扱うために、心理学と統計学は切っても切れない関係です。

◎ その他ご意見・ご感想SPSS はまだ使いこなせていませんので、受講前に動かした経験があるともっと理解が深まったかもしれません。数理的なことは少なかったのですが、逆にそれでよかったと思います。

◎ 全体満足度とてもわかり易いご説明でした。日頃の疑問がひとつずつ解消されていきました。他のセミナーも受講して、基礎から学びたいと思います。受講して本当に良かったと思います。ありがとうございました。

今まで本や通信講座で統計を学習していましたが、わからない点が今回の講義をうけてわかるようになった気がします。PART2以降も今後受講していきたいと思いますのでよろしくお願いします。

Voice of Customerお客様の声をご紹介します

3


統計について

≫ 統計はあらゆる領域で利用される共通言語

　統計の源流は古代ローマ帝国の人口統計にまでさかのぼることができます。統計の大きな目的は、「統計データから現状を把握すること」、「統計データから将来を予測すること」です。つまり、経験則や勘などの曖昧な根拠に基づくのではなく、客観的・定量的なデータに基づく意思決定のために統計が必要となります。

　統計は、データを必要とするあらゆる分野で活用されており、経済、心理、医療、看護、薬学、農業、マーケティング、品質管理、行政、教育などさまざまな分野で必要とされます。

　統計データから、類似性やパターンの抽出、予測モデル構築、要因分析、比較検証などを行い、有益な情報を引き出すこと、それらは統計手法を駆使することによって可能になります。統計は、それらを定量的に論じる共通言語となるのです。

さまざまな分野でどう利用されているか

≫ マーケティング・CRM

　売上実績や購買履歴、顧客データやアンケート調査など、これらに基づいて単純な集計だけではなく、関係性を分析したり、要因を探ったり、事前にたてた仮説が正しいかどうかを検証します。特に、さまざまなデータを大量に収集しやすくなった現在、複雑に絡み合った要因間の関係性を明らかにすることは、人間の直感や勘だけでは不可能になりつつあります。顧客や市場を理解するための強力な武器として、統計が活用されています。

≫ 金融・経済

リスク分析によりリスク因子を評価してリスクアセスメントに反映させたり、顧客ごとのリスクスコアを予測して意思決定に役立てたり、時間の変動による季節変動や不規則変動などさまざまな要因に基づく変動を時系列分析でモデル化するなど、金融・経済の分野でも統計はおおいに活用されています。

≫ 営業戦略・経営戦略

中長期的な営業戦略や経営戦略を立案する過程では、今や統計の知識・技術は必要不可欠となりつつあります。過去の販売（需要）実績や業績実績から、将来的なリスクや変動要素を考慮した販売（需要）予測や業績予測を実施することで、数的根拠にもとづく中長期的な戦略の実現が可能となります。また販促費や人的リソースの資源配分の決定プロセスでは、統計を用いた販売（需要）や業績に影響を与える各要因構造化が活用されています。

≫ 製造業

　製造業では品質管理や予防保全の観点から統計が幅広く活用されています。機械特性外れなどが発生しやすい操業条件をモデリングし、因果関係を構造化することで、発生抑制を行う

と同時に、精整・検査ラインでの先行対応を行い、品質管理の PDCAサイクルを迅速に廻すことが可能となります。予防保全の領域では設計情報、製造情報、市場品質情報（ワランティー・クレイム、修理履歴、機器使用状況など）を横断的に探索し、統計を用いて原因究明を行い、トラブル発生を予測・警告できる仕組みを実現しています。

≫ 医学・疫学・薬学・看護学

　医療分野は、統計抜きに語ることができません。現状を把握するための単純集計からはじまり、新しい薬の効果の分析や、複数の治療方法の比較、生存時間分析や、病気になりやすい要因の探索、効果の大きさ、予測スコアの計算など、臨床試験

◎ 講師について講師がでいねいでした。細やかな配慮で一人一人に気を配り、授業の進め方の面でも勉強になりました。時々入れてくれる補足説明がとても良く少しAdvance な内容もかいま見れ勉強になった。教員として教え方、話し方、非言語のコミュニケーション（姿勢、身振り、笑顔など）どれをとってもすばらしく良いことばかりでした。非常にわかりやすい講義だったので感動した。ねむくなる時間帯の休憩時間の配慮などもされていてきめ細かかった。

◎ 質問対応即答で、非常に適切、フォローも良。丁寧な対応で好感が持てた。ほしい情報が得られた。個別に答えて頂きました。実務的な質問にも的確に回答してくれた。

◎ 説明時間と量についてまだ余裕があれば聞きたいところ多々。説明時間と内容のバランスがちょうどよい。休憩時間も適度に入れてもらえたので最後まで集中して聞けた。時間と量のバランスがとれていた。とても丁寧でゆっくりとはきはきとスムーズに進行して頂いて分かりやすかったです。

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製品の操作方法習得を目的としたコースです。基礎から応用まで、すぐに実践できるコースをご用意しています。

IBM SPSS Statistics 操作入門

概要IBM SPSS Statistics の基本的な操作を習得するためのコースです。データの入力と定義、いろいろなファイルからのデータの読み込み、データの集計、

。すでめ勧おに方たっいと」いため進を業作くよ率効「」いたしータスマりかっしを作操本基「｣いたい使にぐす｢。すまりなにうよるきでがどな現表フラグ

※ IBM SPSS Statistics を使用するコースをご受講頂く際の前提条件コースとなっています。

対象 IBM SPSS Statistics の基本操作を習得して基本的なデータ分析を行いたい方

IBM SPSS Statistics ディシジョンツリー　

概要

ディシジョンツリー（決定木：けっていぎ）を使ったデータ分析の手順を習得することを目的としたコースです。IBM SPSS Decision Trees では、CHAID（チェイド）、Exhaustive CHAID（イグゾウスティブチェイド）、CRT（カート）、QUEST（クエスト）の４つの分析手法を用いることができます。これらの分析手法は、データの予測や判別、分類に利用できます。このコースでは、IBM SPSS Decision Trees の基本操作とその出力の読み取り方を習得します。

対象 IBM SPSS Decision Trees の操作と結果の読み取り方を習得したい方

IBM SPSS Statistics データ加工

概要

実践的なデータ分析で欠かすことのできないデータの加工テクニックを習得するためのコースです。数値データの計算、ダミー変数 * の作成、日付や文字データの操作、ケースの重み付けの実行や入力ファイルの結合方法などを１日で効率よく学ぶことができます。Statistics 操作入門からのステップアップを目指す方だけではなく、すでに IBM SPSS Statistics をお使いの方にもお勧めのコースです。

* ダミー変数とは、多変量解析などで用いられる質的データを量的データに置換えた変数のこと

対象 IBM SPSS Statistics でデータ分析を行いたい方

IBM SPSS Statistics 基礎統計

概要

データ分析を行うにあたり、必要となる統計的な考え方を IBM SPSS Statistics を使用しながら習得します。はじめに、データのエラーチェックを IBM SPSS Data Preparation を使用して行います。つぎに、クリーニングされたデータを使用し分析を行う際に把握すべきデータの特徴について、統計用語の説明を交えながら紹介します。IBM SPSS Statistics を使った分析の目的は、分析の対象となる集団（母集団）の傾向を知ることです。その考え方を理解し、データの性質に合わせて統計的なデータ（２変量）間の関係性を調べる手順と結果の解釈の仕方を習得します。使用する手法は、カイ２乗検定、相関、t 検定です。

※ IBM SPSS Statistics の分散分析や多変量解析コースをご受講頂く際の前提条件コースとなっています。


IBM SPSS Statistics 比較のための分散分析

概要

データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされていますが、その１つとして、データ間の比較があります。統計的にデータを比較する手法には分散分析があります。分散分析は、グループ間（地域、年代、クラスなど）、あるいは異なった状態（異なる条件のもとでの実験結果など）の間で平均値に差があるかどうかを統計的に証明するための分析手法です。このコースでは、はじめに分散分析の概念を説明し、対象者が異なる場合に比較する因子が１つの場合の一元配置分散分析、因子が２つの場合の二元配置分散分析、同じ対象者に繰り返し行われた調査データの傾向や平均値を比較するための反復測定を紹介します。この反復測定は特定保健用食品の評価にも利用されている手法です。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 分散分析１」と「Statistics 分散分析２」のコース内容を１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータを統計的に比較することを習得したい方

IBM SPSS Statistics 時系列分析

概要

時系列分析とは、月次の売上や日次の来客数、株価データなど、ある時間の系列データを回帰や階差、移動平均を利用して将来を予測する分析手法です。たとえば、携帯電話会社には、日次の顧客あたりの通話時間の系列データがあります。そのデータで時系列分析を行うことにより、通話時間の将来の値を予測することができます。また、通話時間が予測できれば、その顧客から見込める通話料金および売上が予測できます。このような時系列分析は、難しい分析手法だと思われています。しかし、基本的な統計(回帰分析入門程度)を習得している人であれば、理解できるような内容となっています。時系列分析に興味のある方、これから時系列分析をされる方、既に時系列分析をされている方も是非ご受講ください。コース内で扱うモデルは、指数平滑化、自己回帰モデル、ARIMAモデル、多変量ARIMAモデルです。

対象時系列分析を理解したい方対象

IBM SPSS Statistics 分散分析アドバンス

概要

分散分析の上級編です。このコースで扱う手法は、サンプルサイズが等しい2元配置の分散分析、分割法のアプローチを使った1変量の反復測定、複数の測定変数を持つ反復測定、共分散分析(ANCOVA)、線型混合モデルを扱います。共分散分析とは、共変量を用いた分散分析のことで従属変数に対して影響のある量的変数を共変量として用いることにより水準(グループ)間に差があるかを評価します。たとえば、マラソンランナーのタイムが天候(寒い、快適、暑い)によって有意な差があるか、年齢を共変量として分析します。

対象分散分析からさらに上級の分析をしたい方

IBM SPSS Statistics 分類のための主成分・因子・クラスタ分析

概要

データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされています。その視点の１つとして、データを分類して考えることが挙げられます。データを分類する手法には因子分析やクラスタ分析があります。このコースでは、データに潜む類似性を発見することで分類を行う主成分分析、（探索的）因子分析、クラスタ分析を取り上げます。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 主成分分析と因子分析」と「Statistics クラスタ分析」のコース内容を１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータを分類することを習得したい方

IBM SPSS Statistics 予測のための回帰・ロジスティック回帰分析

概要データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされていますが、その１つとして、予測が挙げられます。予測の手法には回帰分析やロジスティック回帰分析があります。このコースでは、データの予測を行う回帰分析とロジスティック回帰分析の手法を習得します。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 回帰分析」コースに「ロジスティック回帰分析」の内容を追加し１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータの予測をする手順を習得したい方

4

操作コース

IBM SPSS Statistics 医療従事者のための分析1

概要医療系データを用いて、IBM SPSS Statistics の基本操作、データの入力 / 読み込み、データの要約、カイ 2 乗検定やｔ検定を紹介します。基本操作と各種分析手法の概要と操作手順、結果の見方を習得するコースです。

対象 IBM SPSS Statistics の基本操作と医療統計の基本的な検定を知りたい方

概要「医療従事者のための分析 1」と「医療従事者のための分析 2」を受講された方もしくは、同レベルの知識をお持ちの方を対象に、医療統計で利用されている分析を紹介します。カイ２乗検定、ロジスティック回帰分析、カプランマイヤー法、Cox 回帰など

対象医療統計で利用される分析を IBM SPSS Statistics で行いたい方



概要「医療従事者のための分析 1」を受講された方もしくは、同レベルの知識をお持ちの方を対象に、医療統計で利用されている分析を紹介します。一元配置分散分析、反復測定、相関係数、回帰分析など。


概要

IBM SPSS Modeler のモデリングの３つのアプローチである、プレディクティブ（予測）、クラスタリング、アソシエーション（連関）の中からアソシエーションのモデルを習得するコースです。アソシエーションには、Apriori、CARMA とシーケンスの手法があります。これらの概念を理解し、モデルを作成します。アソシエーションルールは、マーケットバスケット分析のように併売傾向を把握したり、商品の陳列や広告の掲載、不適切なルーティンワークの発見などに役立ちます。

対象 IBM SPSS Modeler のアソシエーションモデルを理解されたい方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル：カテゴリ編】

概要

データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方法を習得することを目的としたコースです。たとえば、顧客が他のプロバイダまたはブランドに切り替えるかどうかや顧客が特定の広告キャンペーンに応答するかどうかなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル：スケール編】

概要データマイニングツールであるModelerを使用しスケール(連続型)データの予測を行う方法を習得することを目的としたコースです。たとえば、顧客の契約期間や顧客の購入金額かなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用しスケール(連続型)データの予測を行う方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【クラスタリング＆アソシエーションモデル編】

概要データマイニングプロセスの7～9割がデータの準備に費やされるとも言われています。モデリングのためにデータを準備する方法を説明します。

対象 IBM SPSS Modelerを使用したデータ加工の基礎を習得されたい方

概要データマイニングツールである Modeler の操作を習得することを目的としたコースです。データマイニングプロジェクトのプロセスモデルであるCRISP-DM のデータの理解、モデリング、評価、展開／共有のフェーズを２部構成でご紹介します。

対象 IBM SPSS Modeler の基本操作とデータマイニングの一連の手順を総合的に習得したい方

5

概要

Amos の基本操作、モデルの作成とその出力の読み取り方を習得することを目的としたコースです。まず、Amos グラフィックスを使いこなすために、アイコンを使ってパス図を作成する方法を学びます。このコースでは、回帰分析、パス解析、（確認的）因子分析、多重指標モデルパス図を作成し、分析を実行します。分析の実行後、出力結果の見方を確認します。

※このコースは、回帰分析と因子分析の基本的な概念を理解されていることを前提に構成されています。

対象 Amos の操作を習得したい方

IBM SPSS Modeler 入門 2 データ加工

IBM SPSS Modeler 入門 1

IBM SPSS Amos 操作入門

概要

データマイニングツールであるModelerを使用して、より実践的なデータの準備を行う方法についてご紹介します。データの準備は、データマイニングプロセスの多くの時間を割く部分です。また、モデル作成を行う前処理として非常に重要なフェーズになります。効率よく、モデリングの手法に適したデータ加工の方法をご紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用して、より実践的なデータの準備を行う方

IBM SPSS Modeler データ加工アドバンス

製品の操作方法習得を目的としたコースです。基礎から応用まで、すぐに実践できるコースをご用意しています。

IBM SPSS Statistics 操作入門

概要IBM SPSS Statistics の基本的な操作を習得するためのコースです。データの入力と定義、いろいろなファイルからのデータの読み込み、データの集計、

。すでめ勧おに方たっいと」いため進を業作くよ率効「」いたしータスマりかっしを作操本基「｣いたい使にぐす｢。すまりなにうよるきでがどな現表フラグ

※ IBM SPSS Statistics を使用するコースをご受講頂く際の前提条件コースとなっています。

対象 IBM SPSS Statistics の基本操作を習得して基本的なデータ分析を行いたい方

IBM SPSS Statistics ディシジョンツリー　

概要

ディシジョンツリー（決定木：けっていぎ）を使ったデータ分析の手順を習得することを目的としたコースです。IBM SPSS Decision Trees では、CHAID（チェイド）、Exhaustive CHAID（イグゾウスティブチェイド）、CRT（カート）、QUEST（クエスト）の４つの分析手法を用いることができます。これらの分析手法は、データの予測や判別、分類に利用できます。このコースでは、IBM SPSS Decision Trees の基本操作とその出力の読み取り方を習得します。

対象 IBM SPSS Decision Trees の操作と結果の読み取り方を習得したい方

IBM SPSS Statistics データ加工

概要

実践的なデータ分析で欠かすことのできないデータの加工テクニックを習得するためのコースです。数値データの計算、ダミー変数 * の作成、日付や文字データの操作、ケースの重み付けの実行や入力ファイルの結合方法などを１日で効率よく学ぶことができます。Statistics 操作入門からのステップアップを目指す方だけではなく、すでに IBM SPSS Statistics をお使いの方にもお勧めのコースです。

* ダミー変数とは、多変量解析などで用いられる質的データを量的データに置換えた変数のこと


IBM SPSS Statistics 基礎統計

概要

データ分析を行うにあたり、必要となる統計的な考え方を IBM SPSS Statistics を使用しながら習得します。はじめに、データのエラーチェックを IBMSPSS Data Preparation を使用して行います。つぎに、クリーニングされたデータを使用し分析を行う際に把握すべきデータの特徴について、統計用語の説明を交えながら紹介します。IBM SPSS Statistics を使った分析の目的は、分析の対象となる集団（母集団）の傾向を知ることです。その考え方を理解し、データの性質に合わせて統計的なデータ（２変量）間の関係性を調べる手順と結果の解釈の仕方を習得します。使用する手法は、カイ２乗検定、相関、t 検定です。

※ IBM SPSS Statistics の分散分析や多変量解析コースをご受講頂く際の前提条件コースとなっています。


IBM SPSS Statistics 比較のための分散分析

概要

データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされていますが、その１つとして、データ間の比較があります。統計的にデータを比較する手法には分散分析があります。分散分析は、グループ間（地域、年代、クラスなど）、あるいは異なった状態（異なる条件のもとでの実験結果など）の間で平均値に差があるかどうかを統計的に証明するための分析手法です。このコースでは、はじめに分散分析の概念を説明し、対象者が異なる場合に比較する因子が１つの場合の一元配置分散分析、因子が２つの場合の二元配置分散分析、同じ対象者に繰り返し行われた調査データの傾向や平均値を比較するための反復測定を紹介します。この反復測定は特定保健用食品の評価にも利用されている手法です。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 分散分析１」と「Statistics 分散分析２」のコース内容を１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータを統計的に比較することを習得したい方

IBM SPSS Statistics 時系列分析

概要

時系列分析とは、月次の売上や日次の来客数、株価データなど、ある時間の系列データを回帰や階差、移動平均を利用して将来を予測する分析手法です。たとえば、携帯電話会社には、日次の顧客あたりの通話時間の系列データがあります。そのデータで時系列分析を行うことにより、通話時間の将来の値を予測することができます。また、通話時間が予測できれば、その顧客から見込める通話料金および売上が予測できます。このような時系列分析は、難しい分析手法だと思われています。しかし、基本的な統計(回帰分析入門程度)を習得している人であれば、理解できるような内容となっています。時系列分析に興味のある方、これから時系列分析をされる方、既に時系列分析をされている方も是非ご受講ください。コース内で扱うモデルは、指数平滑化、自己回帰モデル、ARIMAモデル、多変量ARIMAモデルです。

対象時系列分析を理解したい方対象

IBM SPSS Statistics 分散分析アドバンス

概要

分散分析の上級編です。このコースで扱う手法は、サンプルサイズが等しい2元配置の分散分析、分割法のアプローチを使った1変量の反復測定、複数の測定変数を持つ反復測定、共分散分析(ANCOVA)、線型混合モデルを扱います。共分散分析とは、共変量を用いた分散分析のことで従属変数に対して影響のある量的変数を共変量として用いることにより水準(グループ)間に差があるかを評価します。たとえば、マラソンランナーのタイムが天候(寒い、快適、暑い)によって有意な差があるか、年齢を共変量として分析します。

対象分散分析からさらに上級の分析をしたい方

IBM SPSS Statistics 分類のための主成分・因子・クラスタ分析

概要

データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされています。その視点の１つとして、データを分類して考えることが挙げられます。データを分類する手法には因子分析やクラスタ分析があります。このコースでは、データに潜む類似性を発見することで分類を行う主成分分析、（探索的）因子分析、クラスタ分析を取り上げます。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 主成分分析と因子分析」と「Statistics クラスタ分析」のコース内容を１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータを分類することを習得したい方

IBM SPSS Statistics 予測のための回帰・ロジスティック回帰分析

概要データの分析は、いくつかの視点から手法を組み合わせて利用することがよいとされていますが、その１つとして、予測が挙げられます。予測の手法には回帰分析やロジスティック回帰分析があります。このコースでは、データの予測を行う回帰分析とロジスティック回帰分析の手法を習得します。

※このコースは、2011 に実施していた「Statistics 回帰分析」コースに「ロジスティック回帰分析」の内容を追加し１日で実施するものです。

対象 IBM SPSS Statistics でデータの予測をする手順を習得したい方

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操作コース


概要医療系データを用いて、IBM SPSS Statistics の基本操作、データの入力 / 読み込み、データの要約、カイ 2 乗検定やｔ検定を紹介します。基本操作と各種分析手法の概要と操作手順、結果の見方を習得するコースです。

対象 IBM SPSS Statistics の基本操作と医療統計の基本的な検定を知りたい方

概要「医療従事者のための分析 1」と「医療従事者のための分析 2」を受講された方もしくは、同レベルの知識をお持ちの方を対象に、医療統計で利用されている分析を紹介します。カイ２乗検定、ロジスティック回帰分析、カプランマイヤー法、Cox 回帰など




概要「医療従事者のための分析 1」を受講された方もしくは、同レベルの知識をお持ちの方を対象に、医療統計で利用されている分析を紹介します。一元配置分散分析、反復測定、相関係数、回帰分析など。


概要

IBM SPSS Modeler のモデリングの３つのアプローチである、プレディクティブ（予測）、クラスタリング、アソシエーション（連関）の中からアソシエーションのモデルを習得するコースです。アソシエーションには、Apriori、CARMA とシーケンスの手法があります。これらの概念を理解し、モデルを作成します。アソシエーションルールは、マーケットバスケット分析のように併売傾向を把握したり、商品の陳列や広告の掲載、不適切なルーティンワークの発見などに役立ちます。

対象 IBM SPSS Modeler のアソシエーションモデルを理解されたい方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル：カテゴリ編】

概要

データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方法を習得することを目的としたコースです。たとえば、顧客が他のプロバイダまたはブランドに切り替えるかどうかや顧客が特定の広告キャンペーンに応答するかどうかなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル：スケール編】

概要データマイニングツールであるModelerを使用しスケール(連続型)データの予測を行う方法を習得することを目的としたコースです。たとえば、顧客の契約期間や顧客の購入金額かなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用しスケール(連続型)データの予測を行う方

IBM SPSS Modeler 顧客分析【クラスタリング＆アソシエーションモデル編】

概要データマイニングプロセスの7～9割がデータの準備に費やされるとも言われています。モデリングのためにデータを準備する方法を説明します。

対象 IBM SPSS Modelerを使用したデータ加工の基礎を習得されたい方

概要データマイニングツールである Modeler の操作を習得することを目的としたコースです。データマイニングプロジェクトのプロセスモデルであるCRISP-DM のデータの理解、モデリング、評価、展開／共有のフェーズを２部構成でご紹介します。

対象 IBM SPSS Modeler の基本操作とデータマイニングの一連の手順を総合的に習得したい方

5

概要

Amos の基本操作、モデルの作成とその出力の読み取り方を習得することを目的としたコースです。まず、Amos グラフィックスを使いこなすために、アイコンを使ってパス図を作成する方法を学びます。このコースでは、回帰分析、パス解析、（確認的）因子分析、多重指標モデルパス図を作成し、分析を実行します。分析の実行後、出力結果の見方を確認します。

※このコースは、回帰分析と因子分析の基本的な概念を理解されていることを前提に構成されています。

対象 Amos の操作を習得したい方

IBM SPSS Modeler 入門 2 データ加工

IBM SPSS Modeler 入門 1

IBM SPSS Amos 操作入門

概要

データマイニングツールであるModelerを使用して、より実践的なデータの準備を行う方法についてご紹介します。データの準備は、データマイニングプロセスの多くの時間を割く部分です。また、モデル作成を行う前処理として非常に重要なフェーズになります。効率よく、モデリングの手法に適したデータ加工の方法をご紹介します。

対象データマイニングツールであるModelerを使用して、より実践的なデータの準備を行う方

IBM SPSS Modeler データ加工アドバンス

操作コース＜続き＞

IBM SPSS 統計入門

概要

基本的な統計の意味や概念を習得することを目的としたコースです。統計の基礎概念と基本的な手法をわかりやすい事例を取り入れながら解説します。日常やビジネスの現場において、確率や統計の考え方が非常によく利用されているのをご存知でしょうか？視聴率や選挙予測、売上予測や新規店舗の出店計画など、さまざまな分野で利用されています。統計学というと難しいイメージをもたれやすいですが、基本的な考え方さえ理解できれば、ビジネスへの利用価値や展開を見出すことができるはずです。アンケート調査や実験調査においても、統計学の概念は極めて重要です。統計解析に留まらず、さらにデータマイニングを行いたい方、まずは統計入門で統計の基礎知識を習得されることをお勧めします。

対象統計の基本的な概念と理論を学びたい方

統計学やデータマイニングの理論を総合的に習得することを目的としたコースです。統計やデータマイニングの基礎から各種手法まで、多彩なコースをご用意しています。

IBM SPSS 入門はじめての分散分析と多重比較

概要

１元配置の分散分析、２元配置の分散分析の基本的な考え方と使い方を習得するためのコースです。１元配置の分散分析の手法は、いくつかのグループ間の平均の差を調べるという手法す。２元配置の分散分析は、要因が２つの場合の分散分析です。また、母集団の分布を仮定しないノンパラメトリック検定は、学術論文を作成する上で重要な統計手法です。

※理論コース「分散分析入門１」「分散分析入門２」を１日にまとめたコースです。

使用テキスト：「入門はじめての分散分析と多重比較」（東京図書）

対象１元配置の分散分析、２元配置の分散分析の基本的な考え方と使い方を学びたい方

IBM SPSS 入門はじめての多変量解析

概要

単回帰分析、重回帰分析、主成分分析と因子分析の基本的な考え方と使い方を習得するためのコースです。単回帰分析や重回帰分析は、原因と結果の因果関係を調べる手法です。主成分分析は、多くの変量を総合化する手法です。因子分析は、多くの変量の共通する要因を抽出する手法です。

※理論コース「単回帰分析・重回帰分析入門」「主成分分析と因子分析と判別分析入門」を１日にまとめたコースです。

使用テキスト：「入門はじめての多変量解析」（東京図書）

対象多変量解析の基本的な概念と理論を学びたい方

IBM SPSS ロジスティック回帰分析入門

概要

ロジスティック回帰の理論と IBM SPSS Statistics による実践方法を習得するためのコースです。ロジスティック回帰は、注目する結果が比率や 2 値データ（0 or 1、YES or NO）の形で得られるとき、その結果を予測したり、結果にいたる要因を探索したりするのに適した手法です。このコースでは、IBM SPSS Statistics を用いながらロジスティック回帰分析の実践方法を学ぶことができ、このようなデータを扱う機会が多い解析担当者、研究者、技術者、医師にお勧めのコースです。

※このコースは、回帰分析（単回帰分析と重回帰分析）に関する基本的な知識を持っていることを前提に講義を進めます。

使用テキスト：「SPSS によるロジスティック回帰分析」（オーム社）

対象ロジスティック回帰の基礎知識と IBM SPSS Statistics による実践方法を習得したい方

IBM SPSS 入門はじめての時系列分析

概要

時系列分析の基本的な概念と理論を習得するための入門コースです。なんとなく時系列がわからない、いまひとつ時系列分析がピンとこない。そんな方のために用意されたのが、このコースです。時間に関するデータを調べる時系列分析の手法は、経営､経済､金融を始め、教育、心理学から医療や看護まで、あらゆる分野で利用されています。この時系列分析入門のコースでは、トレンドから、周期変動､季節変動､ホワイトノイズ､指数平滑､自己回帰モデル、ARIMA モデルまでを、わかりやすく解説します。

※「時系列分析入門」からコース名を変更しました。

使用テキスト：「入門はじめての時系列分析」（東京図書）

対象時系列分析の基本的な概念と理論を学びたい方

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理論コース

統計解析やデータマイニングの手法をアンケート調査やマーケティングリサーチ、医療系データ、顧客データに適用するためのコースです。

IBM SPSS Statisitics によるアンケート調査：入門

概要アンケート調査の計画と解析の基本的な知識を習得するコースです。アンケートの計画段階や調査票（アンケート用紙）の作成における留意事項、アンケートで収集されるデータの特徴、データの集計とグラフによる視覚化、基本的な解析方法を具体例を交えて解説します。使用テキスト：「すぐわかる SPSS によるアンケートの調査・集計・解析」（東京図書）

対象アンケートの計画からデータの解析までの方法を知りたい方

IBM SPSS Statisitics によるアンケート調査：多変量解析

概要

アンケート調査によって収集されたデータを、多変量解析の手法を用いて効果的に分析する方法を習得するためのコースです。収集されたデータをどのように分析していますか？集計表やグラフの作成だけで満足していませんか？収集されたデータを多変量解析することにより、パターンの発見や予測、分類ができるようになります。こういったことは、単純集計やクロス集計だけでは困難です。アンケート調査で利用できる多変量解析の手法は多数ありますが、それらの中でも利用頻度の高い代表的な手法を取り上げ、どのように使いこなすのか、目的や方法を実際に IBM SPSS Statistics を使用しながら習得します。使用テキスト：「すぐわかる SPSS によるアンケートの多変量解析」（東京図書）

対象アンケート調査データで利用できる多変量解析を習得したい方

IBM SPSS Statistics によるアンケート調査：有意性検定の選択と実践

概要

アンケート調査で得られたデータは、調査の対象となる集団すべてを調べたものではなく、集団から抜き取ってきた一部のデータに過ぎません。このようなデータから得られた結論に意味があるかどうかを判断するには、検定と呼ばれる統計的手法が必要になります。本講座では、検定の具体的な手法と適用の場面、手法の使い分けについて IBM SPSS Statistics を用いながら学習します。使用テキスト：「すぐわかる SPSS によるアンケートの統計的検定」（東京図書）

対象アンケートデータにおける検定の手法を習得したい方

IBM SPSS Statistics による医療統計：多変量解析

概要

「IBM SPSS Statistics を使える環境にあるが、どうやって使ったらよいか、ほとんどわからない」とか、「何となく使っているが、本当にこれでいいのか自信がない…」などの悩みを抱えている方に、下記プログラムの手法を基礎から説明します。数理的理論の説明は必要最低限とし、むしろ具体例を挙げて基礎事項を説明し、各手法ごとに実際のデータを使った解析演習を交えながら進めていきます。解析手法は、医療系の研究でよく扱われる基本的なものに限定しました。重回帰分析、多重ロジスティック回帰分析、比例ハザード分析など。使用テキスト：「SPSS で学ぶ医療系多変量データ解析」（東京図書）

対象基本的な多変量解析の手順と実践を学びたい初級～中級レベルの方

IBM SPSS Statistics によるテキストマイニングとデータの解析

概要

アンケート調査などで見られる自由記述式回答では、文章がデータとして得られます。このようなデータを統計的に解析するための方法を学ぶためのコースです。解析の進め方は大きく分けて２つのステップで構成されます。まずはテキスト分析ツールである IBM SPSS Text Analytics for Surveysを活用して、文章をカテゴリ化します。つぎに、その結果を多変量解析の手法を用いて解析します。IBM SPSS Text Analytics for Surveys は、自由記述式回答を分析するためのツールで、主要キーワードの抽出、結果の調整、回答のカテゴリ化を行うことができます。また、主要キーワードの登場頻度や、複数のキーワード間の関係を把握することができます。カテゴリ化したデータをさらに多変量解析と呼ばれる統計的方法によって解析することにより、文章を定量的かつ視覚的に整理することが可能になります。

対象テキストデータを利用した統計解析に興味がある方

IBM SPSS Statistics による医療統計：入門

概要

「IBM SPSS Statistics を使える環境にあるが、どうやって使ったらよいか、ほとんどわからない」とか、「何となく使っているが、本当にこれでいいのか自信がない…」などの悩みを抱えている方に、下記プログラムの手法を基礎から説明します。数理的理論の説明は必要最低限とし、むしろ具体例を挙げて基礎事項を説明し、各手法ごとに実際のデータを使った解析演習を交えながら進めていきます。解析手法は、医療系の研究でよく扱われる基本的なものに限定しました。差の検定、相関・直線回帰、分割表の検定、分散分析など。使用テキスト：「SPSS で学ぶ医療系データ解析」（東京図書）

対象ほとんど統計を知らない方、または基本的な統計的検定の手順と実践を学びたい初学レベルの方

IBM SPSS Statisitics によるアンケート調査：コレスポンデンス分析

概要

カテゴリカルデータの分析に使用するコレスポンデンス分析と数量化理論の概念と SPSS による実行方法を習得するコースです。コレスポンデンス分析は、知覚マップに表現することでカテゴリカルデータの関係性を調べることができ、アンケートデータの解析に非常に役立つ手法です。コレスポンデンス分析は、数量化理論と呼ばれる手法と併用して使うことも多く見られます。数量化理論もカテゴリカルデータを扱う手法で、特に数量化理論Ⅰ類、Ⅱ類、Ⅲ類、Ⅳ類が有名です。Ⅲ類はコレスポンデンス分析と同等な手法です。そこで、このコースでは、コレスポンデンス分析だけでなく、数量化理論Ⅰ類とⅡ類についても、その概念と IBM SPSS Statistics による実行方法を説明します。使用テキスト：「すぐわかる SPSS によるアンケートのコレスポンデンス分析」（東京図書）

対象 IBM SPSS Statistics でコレスポンデンス分析、数量化理論を学習したい方

アプリケーションコース

7

IBM SPSS Statistics による医療統計:論文の統計手法を読む

概要

医学研究論文における下記の統計手法の読み方を説明します。研究デザインに関する用語の意味、p値の意味と対策、ROC曲線,感度・特異度・尤度比の求め方と意味について、差の検定(t検定,分散分析)の手順と結果の読み方、単回帰分析・重回帰分析の手順と結果の読み方、多重ロジスティック回帰分析の手順と結果の読み方など。

対象基本的な統計手法の知識を持っている（数理的な知識ではなく，検定の意味がわかる程度）医療従事者の方で、医学研究論文における研究の基礎,よく用いられる統計的記述の意味と解釈,注意点などを学びたい方

IBM SPSS Text Analytics for Surveys

概要

テキスト分析ツールである IBM SPSS Text Analytics for Surveys の操作を習得するためのコースです。IBM SPSS Text Analytics for Surveys は、自由記述式回答を分析するためのツールです。データのインポート、主要キーワードの抽出、結果の調整、回答のカテゴリ化を行うことができます。テキスト分析は定性データ分析の一種で、自由回答のテキストから有用な情報を抽出し、テキスト内に含まれる主要キーワードを適切な個数のカテゴリにまとめます。その結果から、どのようなキーワードがよく使われているのか、またどのキーワードとどのキーワードに関係性があるのかを発見することができるようになります。コースでは、ツールの使い方と合わせてテキスト分析の手順を習得していただきます。

対象 IBM SPSS Text Analytics for Surveys の操作方法を学びたい方

IBM SPSS Amos アドバンス

概要Amos の発展的な使い方を習得することを目的とした上級者向けのコースです。複数のグループを比較する多母集団の同時分析や欠損値の代入方法、ベイズ推定の実行と結果の見方を紹介します。また、ベイズ推定を用いた打ち切りデータや順序カテゴリカルデータを使った分析、混合モデリングを紹介します。

対象 Amos の発展的な使い方を習得したい方

次ページに続く

お申込みに関する注意事項　～お申込み前に必ずお読み下さい～

1）お申込み Web サイト（ http://www.i-learning.jp/service/it/spss.html ）にて、ご希望のコース開催日・詳細をご確認の上、お申し込みください。

2）アカデミック価格でのお申込み下記の何れかに該当するお客様は、アカデミック価格にてお申し込みいただけます。

文部科学省認定の学校および監督省庁認可の学校法人に所属される方。• 幼稚園、小・中・高等学校、大学、専門・専修学校、職業訓練学校、看護学校など（* 幼稚園、小・中学校所属の生徒は対象外となります）。• 文部科学省以外の省庁が管轄する学位取得機関に所属される方 • 文部科学省が定める国立学校に含まれる研究機関に所属される方（* 独立行政法人は対象外となります）。• お申込み価格でのお申込みには、教職員証明証または学生証などの証明書のコピーをご提出頂いております。• お申込後、身分証明書コピーに、受講希望のコース名、開催日をお書き添えの上、FAX（03-3664-9309）にてお送りください。• 身分証明書を送って頂きました時点で申込を承りますので、お早めにお送りください。

3）キャンセル

4）その他ホームページに記載されているコースの前提条件をご確認ください。前提条件についてご不明の点はお問い合わせください。• コースで使用するテキストはコースの当日お渡しいたします。先渡しは行っておりませんのでご了承願います。• コースの録音、録画はご遠慮ください。• 開催７日前にお申込みが最少催行人数に達しない場合、中止とさせていただくことがあります。• 天災、地震、不慮の災害、交通機関のストライキ、その他不可抗力の事由や講師の病気などにより止むを得ずコースを延期または• 中止する場合があります。交通機関の遅れなどの事由により、コースの開始が予定より遅れる場合があります。•

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• キャンセルは開催の 7 日前（土日・祝日にあたる場合はその前日）の 17 時まで受け付けます。• 上記期限までのキャンセルの場合はお振込みいただいた受講料を全額返金いたします。• 上記期限を過ぎたキャンセルの場合はお振込みいただいた受講料は返金いたしません。

• 受講日の変更は上記期限内に限り可能です。いったんキャンセルしてから別途お申し込みください。

• 同一クラスで受講者を変更する場合はWeb「マイページ」にログインして「申込履歴一覧」画面から可能です。（3日前まで）

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