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ビジネス実務においても、また研究・開発においても、現代では溢れるデータを適切かつタイムリーに扱うことが必須のスキルとなっています。そのためのさまざまな手法のなかで、特に広く用いられているものとして、統計的検定 (有意性検定, 仮説検定)があります。その一方で、統計的検定は初学者にとってわかりにくい側面があります。また、様々な問題点や弊害を抱えていることから、結果の解釈や活用において注意すべき点もあります。検定の考え方とその限界について理解することは、データ分析に関わる人にとって不可欠だといえるでしょう。
このセミナーでは、統計的検定の基礎的な考え方、さまざまな手法とその問題点、ならびにデータ分析実務に適用する際のポイントを、できるかぎりわかりやすく解説します。同時に、統計的検定をめぐる広範な話題や、近年の新しい動向についても紹介します。
○受講対象：
・データ分析に関わっている初学者の方
・統計的検定についての知識を確認・アップデートしたい方
・統計的検定をめぐる諸問題に関心をお持ちの方
○受講後、習得できること：
・データ分析における統計的検定の位置づけと意義
・統計的検定の考え方
・統計的検定の代表的手法・さまざまな手法
・検定手法の使い分け・実務適用時のポイント
・統計的検定に関連する近年の新しい動向
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
1. イントロダクション
1-1. ビジネス・研究における統計的推測
1-2. 統計的検定の役割
1-3. 本セミナーの内容
2. 準備: 統計的推測の基礎
2-1. 変数と統計量
2-2. 母集団と標本
2-3. 確率分布
2-4. 統計量の信頼性の評価 (分散、信頼区間)
2-5. 標本サイズの小ささは何を引き起こすのか？
3. 統計的検定の基礎
3-1. 例: 2×2クロス表における関連性の検定 (カイ二乗検定)
3-2. 検定の基本的アイデア
3-3. 検定統計量の構成
3-4. 検定の二種類の過誤
3-5. 有意水準と臨界値
3-6. 結果の表現と解釈: p値とはなにか
4. 良く使われる検定手法とその使い分け方
4-1. 割合の差の検定 (カイ二乗検定, z検定)
4-2. 平均の差の検定 (t検定)
4-3. 対応のあるデータの検定
4-4. 3水準以上の差の検定 (1要因分散分析とF検定)
4-5. 分析例: Rをつかって
4-6. 手法選択のポイント
5. 統計的検定から統計モデルへ
5-1. 回帰モデルと係数の検定
5-2. 平均の差の検定と単回帰モデル
5-3. 対応のあるデータの検定と重回帰モデル
5-4. 分散分析(F検定)と重回帰モデル
5-5. 割合の差の検定と一般化線形モデル
6. さまざまな検定手法
6-1. 多重比較のための手法: 選択のポイント
6-2. 漸近検定と正確検定
6-3. ブートストラップ検定
7. 統計的検定の限界と問題点
7-1. p値の語用と再現性の問題
7-2. 検定と意思決定
7-3. 検定がもたらす弊害
7-4. 「もしも検定がなかったら」
8. 伝統的検定を超えて
8-1. 視覚化による評価
8-2. 検定力と効果量
8-3. 検定問題へのベイズ的アプローチ
8-4. ベイズ・ファクターによる統計的推測
8-5. 不確実性を抱きしめる
＜質疑応答＞
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
株式会社インサイト・ファクトリー R&Dディレクター 小野 滋 氏
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
| 受講形式 | ライブ配信, 見逃し配信 |
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