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Rで学ぶマルチレベルモデル入門

【情報機構】

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開催日 2020年3月23日 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場 [東京・大井町]きゅりあん
東京都品川区東大井5-18-1[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 筑波大学 尾崎 幸謙
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
受講料のお支払いは、原則として開催日1週間後までに
銀行振込または受講券に同封のコンビニ・郵便局払込取扱票にてお支払い下さい。
後日になる場合は振込予定日をご明記ください。
※原則として銀行振込の場合、領収証の発行はいたしません。
※セミナー会場での現金による支払いはお断りさせて頂いております。
※コンビニ・郵便局払込取扱票にてお支払いの場合、
原則各店舗から発行される振込受領書をもって領収証とさせて頂きます。
弊社発行の領収証を希望の方、振込受領書と引き換えにて
発行させて頂きますので会場までお持ち下さい。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%

※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細はhttps://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA200376.php
関連資料

概要

拙著『Rで学ぶマルチレベルモデル入門編』と『Rで学ぶマルチレベルモデル実践編』の内容に沿って,マルチレベルモデルを学ぶための前提知識,基本的なモデルからやや発展的なモデルまでを説明します。拙著はやや数式の多いページもありますが,文系学部での統計学の講義経験を活かし,①数式は最小限にとどめる,②講義では概念やモデルのエッセンスを伝えることに注力する,を考えた講義を行います。また,概念やモデルの話ばかりではなく,多くの事例を扱うことで,理解の促進を考えています。事例は,心理・教育・社会学分野の題材が中心になります。
 事前知識として,回帰分析や検定について理解していることを前提とします。Rの演習は行いませんが,Rのスクリプトは示しますので,Rについての基本的な理解があるとベターです。

プログラム

  1. マルチレベルモデルを学ぶための前提知識
     1.1 マルチレベルモデルで分析すると何が分かるか。
     1.2 シンプソンのパラドックス
     1.3 マルチレベルモデルに特有のデータ形式
     1.4 2段抽出データの性質
     1.5 マルチレベルモデルの重要概念(説明変数の中心化,集団平均の信頼性,観測値の独立性,級内相関係数とデザイン効果)
    (質疑)
  2. ランダム切片モデル入門
     2.1 ランダム切片モデルで分析すると何が分かるか。
     2.2 4つのランダム切片モデル
     2.3 分散説明率と情報量規準によるモデル比較
     2.4 Rによるランダム切片モデルの分析
     2.5 ランダム切片モデルの分析事例(日本におけるコミュニティ問題の検討)
    (質疑)
  3. ランダム傾きモデル入門
     3.1 ランダム傾きモデルで分析すると何が分かるか。
     3.2 2つのランダム切片モデル
     3.3 分散説明率と情報量規準によるモデル比較
     3.4 Rによるランダム傾きモデルの分析
     3.5 ランダム傾きモデルの分析事例(学級規模の大小と学力の推移,アーギュメント構造が説得力評価に与える影響)
    (質疑)
  4. 様々なモデル
     4.1 カテゴリカル変数が目的変数の場合のモデルと分析事例(調査回答行動の分析)
     4.2 構造方程式モデルの枠組みによる分析と分析事例(恋愛関係における期待と幸福感の関係)
     4.3 縦断データを扱ったモデリングと分析事例(従業員の愛着の変化)
    (質疑)

受講されることで得られる効果

  • ・マルチレベルモデルを適用する場面と理由が分かるようになる。
  • ・各種マルチレベルモデルについて,そのエッセンスが理解できるようになる。
  • ・Rによって基本的なマルチレベルモデルが実行できるようになる。また,実行結果から解釈ができるようになる。
  • ・やや発展的なモデルについても,その意味が理解できるようになる。

講師

  • 筑波大学
    ビジネスサイエンス系 
    准教授 博士(文学)
    尾崎 幸謙

    講師紹介
    ■主経歴
    科学技術振興機構研究員,日本学術振興会特別研究員(慶應義塾大学),統計数理研究所を経て現在に至る。統計数理研究所客員准教授,教育のための科学研究所客員研究員を併任。
    非常勤講師歴:早稲田大学,慶應義塾大学,お茶の水女子大学,東京工業大学,東京大学,首都大学東京(ほぼすべて文系学部で統計学の講義を担当)

    ■専門・得意分野
    統計科学(特に,心理・教育分野),調査方論

    ■主要著書
    ・尾崎幸謙・荘島宏二郎 (2014) 「心理学のための統計学」シリーズ第6巻『パーソナリティ心理学のための統計学』,誠信書房
    ・尾崎幸謙・川端一光・山田剛史(編著) (2018) Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編]:基本モデルの考え方と分析,朝倉書店
    ・尾崎幸謙・川端一光・山田剛史(編著) (2019) Rで学ぶマルチレベルモデル[実践編]:Mplusによる発展的分析,朝倉書店

    ■本テーマ関連の学会・協会・団体等
    日本行動計量学会,日本心理学会,日本テスト学会,社会調査協会,日本統計学会

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