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

[1日目] 2026年6月30日（火）  13:00～17:00   Excelと例題で学ぶ官能評価データの検定と解析法 二点試験法、三点識別法、選択法、順位法、採点法、一対比較法、 適合度検定、クロス集計、独立性、ｔ検定、分散分析、主成分分析、回帰分析、etc. ※[1日目]のみのお申込みはコチラから

官能評価の代表的方法の紹介の後、
例題とExcelを用いて、仮説の設定から解析結果までと具体的な解析・検定の進め方を解説！
配布する例題のExcelデータで、受講しながら一緒に例題を実践することも可能です。

［セミナー趣旨］
官能評価で用いる試験方法の紹介と試験データの解析方法をEXCELを使いながら学ぶ。

［セミナー講演内容］
１．官能評価の代表的方法
　1.1 二点試験法(二点嗜好法/二点識別法/１対２点識別法)
　1.2 三点識別法
　1.3 一点識別法（A非A識別法）
　1.4 選択法
　1.5 順位法
　1.6 採点法
　1.7 一対比較法
 
２．二点試験法と二項検定による解析
　2.1 二点識別法の解析
　　　例題１(仮説の設定/解析結果/注意事項)
　　　例題２(仮説の設定/解析結果)
　2.2 二点嗜好法の解析
　　　例題３(仮説の設定/解析結果)
 
３．選択法と適合度検定
　　　例題４(期待度数/解析結果)
 
４．クロス集計と独立性の検定
　　　例題５(独立性の検定/解析結果)
　　　例題６(マクネマーの検定/解析結果)
　　　例題７(l×m分割表/解析結果/コレスポンデンス分析による視覚化)
 
５．採点法とｔ検定・分散分析
　5.1 平均値の差の検定
　　　例題８(仮説の設定/t検定/解析結果)
　5.2 対応のある平均値の差の検定
　　　例題９(仮説の設定/対応のあるｔ検定/解析結果)
　5.3  一元配置分散分析
　　　例題10(一元配置実験と分散分析/解析結果)
　5.4 二元配置分散分析
　　　例題11(二元配置実験と分散分析/解析結果)
 
６．順位法の解析
　6.1 一致係数
　　　例題12(Kendallの一致係数/別の見方/解析結果)
　6.2 相関係数
　　　例題13(Spearmanの順位相関係数/解析結果/主成分分析による解析)
 
７．回帰分析の活用
　　　例題14(予測と説明/回帰分析の結果)

　　□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。

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[2日目] 2026年11月27日（金）  13:00～17:00   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 ※[2日目]のみのお申込みはコチラから

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。

［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。