統計学集中講座 基礎統計編

ノートパソコンと「カラーイメージで学ぶ統計学の基礎」をご用意下さい。
1. 本講座は、統計の数学的な知識を必要とすることなく、統計解析を理解してもらうことを目的として行うものです。ただ、２日目午前は、より進んだ内容となっていますので、連続して受講されるか、過去に統計学を履修され、統計処理をある程度実際に行った経験をお持ちの方を対象としています。
2. 講義は、講師によるテキスト「カラーイメージで学ぶ統計学の基礎」（2006年、日本教育研究センター編、フルカラー183P, カラー図200点）を利用します。同書をお持ちでない方は、税込割引価格2,500円（定価3,400円：事前送付は送料込み3,000円）にて販売しますので、お申し込み時にお知らせください。演習問題と追加資料集、および標本抽出実習の教材は当日配布します。
3. 演習やシミュレーションのため、StatFlexの講習会バージョン（下記）を利用しますので、ご自身のノートパソコンを持参してください。利用に必要な電源を確保しています。また、コンピュータに不慣れな方のために、4人の講師と2人のアシスタントが常時そばにいてその操作をサポートします。なお、データはエクセル形式で配布しますので、それを利用できるソフトウエア（Officeなど）が必要です。
4. 講義内容の理解が不十分であったとお考えの方には、受講料を全額お返しします。

集中講座により、次の事項の理解・体得を目指しています。

1. 標本計測値の分布と標本統計量（要約値）の分布の相違点
2. 主な統計量（平均値・比率など）に対する95%信頼区間の計算法
3. 主要な検定法の数理と使い方の実際
4. 検定法の特性から見た使い分けについての考え方
5. ノンパラメトリック（データの分布に依存しない）検定法が優先される理由
6. 有意差検定の背景にある、５つの理論分布（正規、t、F、χ2、2項分布）
の意味と相互関連
7. 有意確率Pの意味が標本データ数で変化する理由と対応
8. 多重検定に対する有意確率Pの補正法とその是非
9. 研究デザインにおけるデータ数設定の仕組み（αエラーとβエラーの区別）
10. 対象のランダム割り付け法