概要

■講座のポイント　
近年、医学・薬学・生命科学分野では多変量解析が必須になりつつあります。本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。

■受講後、習得できること　
・多変量解析の基本的な概念の理解。
・研究現場でよく用いられる多変量解析手法の適切な使い方と解析結果の解釈方法。
・研究現場で多変量解析を利用する時に犯しやすい間違いを避ける方法。
・多変量解析と単変量解析の関係から、統計学全体を俯瞰的に把握することができる。

■講演中のキーワード
多変量解析、重回帰分析、共分散分析、判別分析、ロジスティック回帰分析

プログラム

1. 多変量解析の基本的な概念
   　　単変量解析と多変量解析を比較することによって、多変量解析の概念と特徴を説明します。そして多変量解析の分類と多変量解析手法間の関係を説明します。
2. 統計学の基礎
   　　統計学の種類と目的、検定と推定、科学的研究との関係、研究デザインの種類等、統計学の基本的な概念について簡単に説明します。
3. 相関と回帰
   　　相関分析と回帰分析の原理と特徴を具体例に基づいて説明し、間違いやすい相関と回帰について具体例に基づいて説明します。
4. 重回帰分析
   　4.1 重回帰分析の原理
   　　重回帰分析の原理を具体例に基づいて説明します。
   　4.2 重回帰分析結果の解釈
   　　具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法、多重共線性について説明します。
   　4.3 変数の選択
   　　変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
   　4.4 パス解析
   　　パス図とパス解析、階層的重回帰分析について具体例に基づいて説明し、共分散構造分析の概略についても説明します。
5. 判別分析
   　5.1 判別分析の原理
   　　判別分析の原理を具体例に基づいて説明します。
   　5.2 群の判別と診断率
   　　診断率と判別分析の関係を具体例に基づいて説明します。
   　5.3 ROC曲線とDP-plot
   　　診断能力検討用グラフDP-plotについて、ROC曲線と比較しながら具体例に基づいて説明します。
   　5.4 判別分析結果の解釈
   　　具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を説明します。
   　5.5 変数の選択
   　　変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
   　5.6 ロジスティック曲線
   　　判別スコアをロジスティック曲線に変換する方法と、ロジスティック回帰分析との関係について具体例に基づいて説明します。
6. ロジスティック回帰分析
   　6.1 ロジスティック回帰分析の原理
   　　ロジスティック回帰分析の原理を具体例に基づいて説明します。
   　6.2 ロジスティック回帰分析結果の解釈
   　　具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を具体例に基づいて説明します。
   　6.3 変数の選択
   　　変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
   　6.4 順序ロジスティック回帰分析
   　　順序ロジスティック回帰分析の原理と結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
7. 共分散分析
   　7.1 共分散分析の原理
   　　共分散分析の原理を具体例に基づいて説明します。
   　7.2 共分散分析結果の解釈
   　　具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を説明します。
   　7.3 共分散分析と層別解析
   　　層別解析と共分散分析の関係、層別解析の欠点と共分散分析の利点について説明します。
   　7.4 共分散分析と重回帰分析の関係
   　　共分散分析と重回帰分析の関係、ダミー変数の利用方法を具体例に基づいて説明します。
   　7.5 交互作用
   　　交互作用の概念と気付きにくい交互作用について、具体例を挙げて説明します。
8. 質疑応答

講師