カリキュラムモデル
分類番号 S514-216-3
| 訓練分野 | 管理・事務系（S） |
|---|---|
| 訓練コース | 統計解析を用いた科学的意思決定の実践 |
| 訓練対象者 | 企画、研究、品質管理、製造部門の管理者、及び今後リーダーの役割を担う者 |
| 訓練目標 | 統計解析を用いた科学的意思決定法を、現場で実際に活用できる技術として習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） |
|---|---|---|
| １．統計の役割と統計ソフトウェア | （１）科学研究における統計の役割 （２）統計ソフトウェアの役割 （３）視覚化（ＶＩＳＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ）の重要性 （４）主な統計ソフトウェア |
1.5 |
| ２．測定と尺度 | （１）母集団と標本 （２）仮説の否定 （３）第１種過誤と第２種過誤 （４）測定 （５）特性値 （６）測定水準 （７）尺度構成の方法 （８）データの整理と集約、分布特性 （９）探索的データ解析（ＥＤＡ） |
2 |
| ３．２群間の平均の比較 | （１）対応のない２群の平均の差の検定 （パラメトリック、ノンパラメトリック） （２）対応のある２群の平均の差の検定 （パラメトリック、ノンパラメトリック） |
2 |
| ４．一元配置 | （１）一元配置モデル （２）分散分析 （３）モデルの仮定のズレとその影響 （４）等分散性の検定 （５）多重比較法 （６）クラスカル・ウォリス（ＫＲＵＳＫＡＬ−ＷＡＬＬＩＳ）検定 |
3 |
| ５．変数間の関連の尺度 | （１）計量データの相関 （２）順序尺度の相関係数 （３）質的変数の関連尺度 （４）関連性と因果関係 |
3 |
| ６．回帰分析 | （１）回帰分析の目的 （２）回帰モデル （３）変数の変換（再表現） （４）回帰診断・変数選択 （５）多重共線性 （６）変数選択、多重比較 |
3 |
| ７．実験計画法の考え方と要因計画 | （１）実験計画法の考え方 （２）ＦＩＳＨＥＲの３原則 （３）特性値、因子の類別、因子の選定、水準数 （４）要因実験 （５）多元配置実験（完全実施要因実験） （６）一部実施要因実験 |
3 |
| ８．講評・評価 | （１）全体的な講評及び確認・評価 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 18 |
| 使用器具等 | パソコン、統計解析ソフトウェア |
|---|