マルチレベルモデル R セミナー 入門

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編] 著者の
 尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。


Rで学ぶマルチレベルモデル入門

講師

筑波大学 ビジネスサイエンス系 准教授 博士(文学) 尾崎 幸謙 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
科学技術振興機構研究員,日本学術振興会特別研究員(慶應義塾大学),統計数理研究所を経て現在に至る。統計数理研究所客員准教授,教育のための科学研究所客員研究員を併任。
非常勤講師歴:早稲田大学,慶應義塾大学,お茶の水女子大学,東京工業大学,東京大学,首都大学東京(ほぼすべて文系学部で統計学の講義を担当)

■専門・得意分野
統計科学(特に,心理・教育分野),調査方論

■主要著書
・尾崎幸謙・荘島宏二郎 (2014) 「心理学のための統計学」シリーズ第6巻『パーソナリティ心理学のための統計学』,誠信書房
・尾崎幸謙・川端一光・山田剛史(編著) (2018) Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編]:基本モデルの考え方と分析,朝倉書店
・尾崎幸謙・川端一光・山田剛史(編著) (2019) Rで学ぶマルチレベルモデル[実践編]:Mplusによる発展的分析,朝倉書店

■本テーマ関連の学会・協会・団体等
日本行動計量学会,日本心理学会,日本テスト学会,社会調査協会,日本統計学会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年3月23日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300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・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■セミナーポイント
 拙著『Rで学ぶマルチレベルモデル入門編』と『Rで学ぶマルチレベルモデル実践編』の内容に沿って,マルチレベルモデルを学ぶための前提知識,基本的なモデルからやや発展的なモデルまでを説明します。拙著はやや数式の多いページもありますが,文系学部での統計学の講義経験を活かし,@数式は最小限にとどめる,A講義では概念やモデルのエッセンスを伝えることに注力する,を考えた講義を行います。また,概念やモデルの話ばかりではなく,多くの事例を扱うことで,理解の促進を考えています。事例は,心理・教育・社会学分野の題材が中心になります。
 事前知識として,回帰分析や検定について理解していることを前提とします。Rの演習は行いませんが,Rのスクリプトは示しますので,Rについての基本的な理解があるとベターです。

■受講後、習得できること
・マルチレベルモデルを適用する場面と理由が分かるようになる。
・各種マルチレベルモデルについて,そのエッセンスが理解できるようになる。
・Rによって基本的なマルチレベルモデルが実行できるようになる。また,実行結果から解釈ができるようになる。
・やや発展的なモデルについても,その意味が理解できるようになる。

セミナー内容

1.マルチレベルモデルを学ぶための前提知識
 1.1 マルチレベルモデルで分析すると何が分かるか。
 1.2 シンプソンのパラドックス
 1.3 マルチレベルモデルに特有のデータ形式
 1.4 2段抽出データの性質
 1.5 マルチレベルモデルの重要概念(説明変数の中心化,集団平均の信頼性,観測値の独立性,級内相関係数とデザイン効果)
(質疑)

2.ランダム切片モデル入門
 2.1 ランダム切片モデルで分析すると何が分かるか。
 2.2 4つのランダム切片モデル
 2.3 分散説明率と情報量規準によるモデル比較
 2.4 Rによるランダム切片モデルの分析
 2.5 ランダム切片モデルの分析事例(日本におけるコミュニティ問題の検討)
(質疑)

3.ランダム傾きモデル入門
 3.1 ランダム傾きモデルで分析すると何が分かるか。
 3.2 2つのランダム切片モデル
 3.3 分散説明率と情報量規準によるモデル比較
 3.4 Rによるランダム傾きモデルの分析
 3.5 ランダム傾きモデルの分析事例(学級規模の大小と学力の推移,アーギュメント構造が説得力評価に与える影響)
(質疑)

4.様々なモデル
 4.1 カテゴリカル変数が目的変数の場合のモデルと分析事例(調査回答行動の分析)
 4.2 構造方程式モデルの枠組みによる分析と分析事例(恋愛関係における期待と幸福感の関係)
 4.3 縦断データを扱ったモデリングと分析事例(従業員の愛着の変化)
(質疑)

セミナー番号:AA200376

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