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May 8, 2017
Excelと統計ソフトを使って例題で学ぶ
アンケート・官能評価の多変量解析
満足度アンケート、官能評価結果、クロス集計表など、
実務を想定した分かりやすい例題で理解を深める
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
主成分分析、対応分析、重回帰分析、判別分析など、
実務でよく使われる代表的な手法を、複数の例題を通じて実践的に学習します。
配布する例題用Excelデータを用いて、受講しながら一緒に手を動かしながらの学習が可能です。
＊Excelに付属の分析ツールを使います。分析ツールを使いながら受講生と一緒に演習をします。
Excelでは実施できない手法についてはフリーの統計ソフトＲを使って、結果を出して解説します。
Ｒの準備は必須ではありません。
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◆ お得に学べるセット情報 ◆
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| 日時 | 2026年11月27日（金） 13:00～17:00 |
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|---|---|---|---|
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体45,000円＋税4,500円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の24,750円)
1名でのお申込みには、お申込みタイミングによって以下の２つ割引価格がございます
9月30日までの1名申込み ： 受講料 31,900円(E-mail案内登録価格 31,900円)
定価／E-mail案内登録価格ともに：本体29,000円＋税2,900円※１名様で開催月の2ヵ月前の月末までにお申込みの場合、上記特別価格になります。 ※本ページからのお申込みに限り適用いたします。※他の割引は併用できません。
10月1日からの1名申込み： 受講料 39,600円(E-Mail案内登録価格 37,840円)
定価：本体36,000円＋税3,600円E-Mail案内登録価格：本体34,400円＋税3,440円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
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| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) Excel 例題データサンプル ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 ※当日の講義はExcelの画面共有がメインで進行いたしますので、 ご受講時お使いのディスプレイが小さい場合など、ご利用環境によっては、 お手元に印刷したPDFテキスト資料をご用意いただいた方がスムーズにご受講いただけます。 講義で使用するソフトについて 任意ではございますが、事前にご準備いただくと一緒に手を動かしながらの学習に役立つソフト（フリーの統計ソフトR / 多変量解析用エクセルアドインソフト）についても、マイページよりご案内予定です。 | ||
| オンライン配信 | Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） セミナー視聴・資料ダウンロードはマイページから お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード／映像視聴ページ」に お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。 開催日の【２日前】より視聴用リンクと配布用資料のダウンロードリンクが表示されます。 | ||
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | ||
| 得られる知識 | 多変量解析の実践方法 | ||
| 対象 | アンケートデータまたは官能評価データを扱う人 | ||
セミナー講師
東京情報大学 総合情報学部 非常勤講師 内田 治 氏
【専門】統計学、多変量解析、実験計画法、品質管理、官能検査
【専門】統計学、多変量解析、実験計画法、品質管理、官能検査
セミナー趣旨
アンケート調査では複数の質問をすることが一般的である。質問ごとの解析は当然重要であるが、複数の質問をまとめて解析することも行うべきであり、このための統計的方法が多変量解析である。また、多変量解析の方法は官能評価のデータ分析にも非常に有効である。本講座では多変量解析を実践する方法をExcelによる演習を通じて習得することを目的とする。
セミナー講演内容
１．多変量解析の概要
1.1 多変量データ
・変数の種類
・変数の役割
1.2 多変量解析の方法
・多変量解析法
・予測型手法
①重回帰分析
②質的変数による重回帰分析
③質的変数を含んだ重回帰分析
④判別分析
⑤質的変数による判別分析
⑥質的変数を含んだ判別分析
⑦ロジスティック回帰分析
⑧累積ロジスティック回帰分析
・分類型手法
①主成分分析
②因子分析
③対応分析
④クラスター分析
⑤数量化理論Ⅳ類・多次元尺度構成法
２．重回帰分析
2.1 重回帰分析の基本
例題）満足度アンケート
・回帰分析の概要
・回帰係数と回帰式
・回帰式の有意性
・寄与率
・残差の標準偏差
・偏回帰係数の t値と p値
・多重共線性
・残差の検討
2.2 重回帰分析の応用
・ダミー変数
・変数選択
３．判別分析
3.1 判別分析の基本
例題）アンケート調査
・判別分析とは
・マハラノビスの距離
3.2 判別分析の実際
４．主成分分析
4.1 主成分分析の基本
・主成分分析のねらい
・変数の統合と主成分分析
・主成分分析のデータ表
・主成分分析の効用
・データの標準化
・主成分分析の種類
4.2 主成分分析の実践
例題）試験点数の主成分分析
・主成分分析の結果
５．対応分析
5.1 分割表（クロス集計表）への適用
例題）4×5分割表
・対応分析の種類
・基礎的な解析
・対応分析の結果
5.2 01データ表への適用
例題）コレスポンデンス分析
・解析の考え方
・対応分析の結果
・同じデータの主成分分析の結果
□質疑応答□
※例題の数や内容は変更になる可能性がございます。
1.1 多変量データ
・変数の種類
・変数の役割
1.2 多変量解析の方法
・多変量解析法
・予測型手法
①重回帰分析
②質的変数による重回帰分析
③質的変数を含んだ重回帰分析
④判別分析
⑤質的変数による判別分析
⑥質的変数を含んだ判別分析
⑦ロジスティック回帰分析
⑧累積ロジスティック回帰分析
・分類型手法
①主成分分析
②因子分析
③対応分析
④クラスター分析
⑤数量化理論Ⅳ類・多次元尺度構成法
２．重回帰分析
2.1 重回帰分析の基本
例題）満足度アンケート
・回帰分析の概要
・回帰係数と回帰式
・回帰式の有意性
・寄与率
・残差の標準偏差
・偏回帰係数の t値と p値
・多重共線性
・残差の検討
2.2 重回帰分析の応用
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・変数選択
３．判別分析
3.1 判別分析の基本
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4.2 主成分分析の実践
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５．対応分析
5.1 分割表（クロス集計表）への適用
例題）4×5分割表
・対応分析の種類
・基礎的な解析
・対応分析の結果
5.2 01データ表への適用
例題）コレスポンデンス分析
・解析の考え方
・対応分析の結果
・同じデータの主成分分析の結果
□質疑応答□
※例題の数や内容は変更になる可能性がございます。
キーワード：多変量解析 回帰分析 判別分析 主成分分析 対応分析
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