★t検定やF検定等の主要な検定手法をわかりやすく理解できます。
★検定を実施・活用する上で知っておきたい問題点や、最近のベイズ的アプローチ等についても言及します。
講師
（株）インサイト・ファクトリー R&Dディレクター 小野 滋 氏
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日時・受講料・お申込みフォーム
●視聴可能期間：2026年4月1日～2026年4月30日（申込締切：4月20日）
＊2026年1月29日開催セミナーのアーカイブ配信です。期間中は何度も繰り返しご視聴できます。
＊視聴に必要な情報（視聴URL、パスワード、資料のダウンロードリンクなど）は別途メールで送付いたします。
・3月30日の11:30より前にお申込みの方：4月1日に視聴用URLなどを送付予定です。
・3月30日の11:30以降にお申込みの方：お申込み後3日以内（土日祝除く営業日ベース）に視聴用URLを送付します。
→4営業日経過しても視聴用URLがお手元に届かない場合、弊社までご一報ください。
連絡先：req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
●動画時間：約4時間56分
●受講料：
【アーカイブ配信】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「LMS・アーカイブ配信申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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お申込みいただく前に ※かならずご一読ください。
●ご視聴の流れ：
・視聴に必要な情報（視聴URL、パスワード、資料のダウンロードリンクなど）は別途メールで送付いたします。
3月30日の11:30より前にお申込みの方：4月1日に視聴用URLなどを送付予定です。
3月30日の11:30以降にお申込みの方：お申込み後3日以内（土日祝除く営業日ベース）に視聴用URLを送付します。
・上記までにメールが届かない場合は迷惑メールフォルダ等ご確認のうえ、弊社まで必ずご一報ください。
連絡先：req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
・視聴期間の延長は出来ませんので、ご了承ください。
・請求書は、別途郵送で送付いたします。
●配布資料
・PDFなどのデータで共有いたします（共有可能なもののみとなりますのでご了承ください）。
・配布資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●アーカイブ配信では原則講師へのご質問はお受けできませんのでご了承ください。
●事前に必ず以下のサンプルページより動作確認をしてからお申込みください。
情報機構テスト用動画へ→
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●本セミナーで使用する資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売およびそれに類する行為を禁止いたします。
●動作確認やシステム設定に関するサポートは弊社では行っておりませんので、PC設定等のお問い合わせはご遠慮ください。
●お申込みに関してお問い合わせなどございましたら、下記メールアドレスまでご連絡ください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
セミナーポイント
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、またさまざまな問題点と弊害を抱えていることでも知られています。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
セミナー内容
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: 2x2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
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. 手法選択の際のポイント
5. 統計的検定から統計モデルへ
5-1. 回帰モデルにおける回帰係数の検定
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. 多重比較のための検定
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. 検定と標本サイズ
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
9. まとめ：不確実性を抱きしめる
＜質疑応答＞
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