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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 


・初歩から分析結果の使い方・実務レベルまで丁寧に解説します!
・「R」の操作画面も共有しながら説明を進めます。
・受講終了後、研修時の「R」の操作記録やデータファイル等を提供いたします。

<実務で使える>

因子分析の基礎と留意点

〜数式を使わずに解説〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

北九州市立大学 文学部 人間関係学科 教授 博士(心理学) 松尾 太加志 先生

<その他関連セミナー>

2021年9月24日 ベイズ統計の直感的理解と実践活用術〜その概念理解からMCMC法まで〜

日時・会場・受講料

●日時 2021年9月13日(月) 10:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300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36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

◆好評の声、続々(終了後のアンケートより)
「因子分析に興味があり、初めて学んだのですが、理解しやすかったです」(化学品メーカー・研究開発)
「質問に丁寧に答えて頂き、ありがとうございます」(基礎研究)
「因子数の決定や因子の解釈に対しての考え方が理解できていなかったので興味深く聞かせていただきました」(マーケティング)
「レベル的にちょうどよく大変参考になりました。ありがとうございます」(教員)
「因子分析についての疑問が解消されました。ありがとうございます」(食品・研究)
「基礎から教えて頂きありがとうございました」(看護・教育)

■講師より
 因子分析がどのようなことに使えるのか,因子分析のやり方,結果の見方,注意すべき点を解説します.因子分析を数学的に理解しようとすると難しいのですが,因子分析された結果を見たり,自分で因子分析をしようとしたりする場合,厳密な数学的な理解は必要ではありません.ツールとして因子分析を使う場合,どのような理解が必要なのかをお話します.今回は統計のフリーソフトRを使い、Rの使い方も含め、操作しながら解説をします.
 因子分析について,何となくしかわかっていない方,少しはわかっているけどもっと詳しく知りたい方,歓迎です.また業種・業界は不問とします.

■受講して得られること
・因子分析の基礎知識、仕組みと用途
・因子分析の具体的なやり方
・因子分析によって得られた結果の読み方・解釈のコツ
・Rの基本的な使い方

■受講対象者
 ・業種・業界を問わず、因子分析を理解し、業務で使っていきたいとお考えの方

セミナー内容

1 因子分析とは?
 1.1 潜在共通因子とは?
 1.2 因子負荷量とは何か?
 1.3 どんなときに使うか?
 1.4 因子分析に必要な知識は?

2 因子分析を行う
 2.1 フリー統計ソフトR を使う
 〜適宜、「R」の画面を共有しながら解説します〜
 2.2 データの適切性
 2.3 因子分析の流れ
 2.4 因子を抽出する
 2.5 因子数の決め方:その基準やコツ
  2.5.1 固有値で決める
  2.5.2 統計的な基準
  2.5.3 解釈の可能性
  2.5.4 実際にどうやって決めるか
 2.6 因子軸の回転
  2.6.1 何のために回転するのか?
  2.6.2 直交回転
  2.6.3 斜交回転

3 因子分析を深く理解する
 3.1 結果の詳細と因子分析の計算の考え方
  3.1.1 共通因子と独自因子
  3.1.2 共通性を推測
  3.1.3 因子に分配〜因子負荷量の算出〜
  3.1.4 因子寄与率と説明率
  3.1.5 因子軸の回転と共通性
  3.1.6 因子間相関,因子パターン,因子構造

 3.2 因子の解釈
  3.2.1 因子負荷量の見方と因子名の決定
  3.2.2 バイアスの排除
  3.2.3 解釈の専門的観点からの妥当性
 3.3 変数の取捨選択と分析の試行錯誤
  3.3.1 変数の削除
  3.3.2 単純構造を目指すのが目的ではない

4 因子分析の結果をどう使うか?
 4.1 尺度得点
  4.1.1 単純構造の基準をどう決めるか?
  4.1.2 変数の確保と削除
 4.2 因子得点
 4.3 因子得点と尺度得点のどちらを使うか?

5 他の分析との違い
 5.1 主成分分析との違い
 5.2 共分散構造分析との違い

6 因子分析を過信しない
 6.1 変数がすべてを決める
 6.2 統計だけ厳密ではダメ

<質疑応答>
*Zoomウェビナーの機能「Q&A」をご利用いただけます。
*またお話できる方は、口頭質問も可能です。適宜ミュートを解除致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)

セミナー番号:AD210912

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