～重回帰分析・因子分析・クラスター分析の基礎と実践～

☆Ｒ言語でらくらく☆　多変量解析

○教材＜Ｒ言語＞ソフトウェア付　実践セミナー○

『Ｒ言語』を電卓代わりに使いこなし、
　重回帰分析・因子分析・クラスター分析を即マスター！！
☆便利なツールほど使いこなすにはコツがある！
　実際のアンケートデータを使用し分析を実践することで、
　より深く自由度の高い分析・解析手法を
　習得するための１日速習講座。


１．R言語の基礎（10：00－11：00）
1．電卓代わりとしてのR言語
　a. 四則演算
　b. 行列の計算
　c.固有値・固有ベクトルの計算
2．R言語によるグラフィックス
　a.　散布図および回帰直線を描く
　b.　色・フォント・大きさの指定
　c.　グラフィックスの保存と編集

２．重回帰分析を学ぶ（11：00－12：00）
1．回帰と相関について
　a.　相関係数の性質
　b.　回帰係数の算出
2．偽相関について
3．重回帰分析について
　a.　重回帰モデルおよび偏回帰係数の性質
　b.　重相関係数と偏相関係数
4．R言語による重回帰分析

３．因子分析を学ぶ（13：00－14：30）
1．主因子法による因子数の決定
　a.　因子負荷量の算出とその性質
　b.　因子数の決定方法
2．バリマックス回転による単純構造への変換と因子の命名
　a.　単純構造への変換
　b.　単純構造による因子の命名
3．因子得点による個人の分類
　a.　因子得点の算出
　b.　因子得点の性質と個人の分類
4．R言語による因子分析

４. クラスター分析を学ぶ（14：30－16：00）
1．階層的クラスター分析
　a.　クラスター間距離の種類
2．非階層的クラスター分析
　a.　シードの決定
　b.　シードに基づく変数の分類
　c. 　ハイブリッドクラスター分析
3．R言語によるクラスター分析

５.　R言語による実践多変量解析（16：00－17：00）
1．演習１（日常不安のアンケートデータをもとにした基本統計量＜平均・分散・クロス集計等＞の算出および結果のグラフィックス表示）
2．演習２（日常不安のアンケートデータをもとにした重回帰分析・因子分析・クラスター分析）