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調査データの統計解析(数量化理論を含めて
1日コース
 この科目は、多変量データ解析を履修済の方を対象にした科目です。少なくとも「統計データ分析T‐T、統計データ分析T-U、統計データ分析U、多変量データ解析T、多変量データ解析U、多変量データ解析V」の内の1科目を履修済であることを、聴講の条件としています。この講座の本質を理解して頂くためで、聴講条件を付けたことをどうぞご理解下さい。
 調査データの分析法の基本を講義します。数学を使わないで、分析例を示しながら、統計データ分析の本質的な考え方を説明しますが、正しく深く理解していただくためには、上記の前提科目のいろいろな知識を必要とします。
 調査データの分析も専門として、著書や多くの論文を書いている牛澤賢二先生が主で、杉山高一先生は午前中を担当致します。
 また、学習支援のため、講義のパワーポイントと関連資料をUSBを通して提供しています。当日パソコンを持参しない方はUSBをご持参下さい。

日 時 2019年9月8日(土曜日) 10時〜18時
場 所 中央大学駿河台記念館 410号室
受講料 22,500円(税込)
内容:
午前中:数量化1類から4類、多項目(多次元)のカテゴリカルデータ(性別や賛成・反対などの名義尺度、業績の良・不良店、満足・不満足、はい・いいえなどの2値データ、レジャー活動に関するデータなど)の調査項目データの分析法。
数量化理論は、幾つかの調査項目を同時に扱い、分析する方法論として50年以上にわたり活用され、よく知られています。
 (1)多次元データによる回帰分析:
数量化1類法と売上高による分析例
 (2)多次元データによる判別分析:
数量化2類法と出店の是非による分析例
 (3)多次元データによる要因分析:
数量化3類法と余暇活動調査による分析
 (4)多次元データによる要因分析:
数量化4類法と好感度調査による分析例
 (5)ビジネスによる調査データ活用の成功例
 (6)味覚調査による調査データ活用の成功例
 (7)その他の分析法
   質疑応答 

 以上は、杉山一先生が午前中に行う.以下は、30年にわたり調査データの分析を行い、また企業などで指導されてきた牛澤賢二先生が、これまでに扱ってきた実際の調査データの幾つかを分析しながら、いろいろな角度からの分析を、分析結果の解釈を講義する。

(8) 調査データによるによる
優良店・不良店の判定と予測
(11) 購買調査データによる行動に影響を与える製品特性分析や地域特性の分析
(12) 観測変数に影響する
共通因子を探索するモデル分析
   ブランド軸とファッション志向軸による散布図からわかること
(13) クラスター分析による
プライベートブランド商品データ分析
(14) クラスター分析:クラスターの特徴を把握するための
評定調査法とその例
   因子分析と組み合わせた調査データの統計分析
(15)
階層的クラスター分析法と非階層的クラスター分析法とそれらの活用例
(16)
数量化3類による余暇活動データの詳しい統計分析
(17)
コレスポンデンス分析による年代と余暇活動の関連分析
(18) 自由回答データの分析法と分析例
(19) 講座参加者の関心のある調査データがあれば、それに関する質疑応答
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