……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★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
●日時：2026年1月29日(木) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：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
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100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」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー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。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●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・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
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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セミナーコード：AD2601N3
