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JUSE-StatWorksオンラインセミナー
SEM 因果分析入門
オンライン
コースのねらい

SEM(構造方程式モデリング,共分散構造分析)は,因子や変数情報間の関係をわかりやすく探索でき,その関連性を表すことができます.
現象を十分に再現し,そしてより少ないパラメータをもっているので得られたモデルから変数間の関連や条件付の独立の成立条件などを見つけることができます.
また,得られた因果モデルの検証やモデルに含まれる因果的効果の大きさの確認も行なうことができます.
本コースでは多変量解析手法の中から特に「回帰分析」,「主成分分析」の概念を知りながら,潜在変数や因子の考え方を学び,
さらに構造方程式モデリング,共分散構造分析の理解を高めていくコースです.
オンラインセミナーのメリット
- いつでも,どこでもお好きな時間と場所で効率的に学習ができます.
- 移動する時間や交通費・宿泊費がかかりませんので,経済的です.
- 講義時間は6時間です.学習の目安にして下さい.自身のペースで繰り返し受講ができます.
- 各単元ごとの確認テスト付ですので,ご自分の理解力をすぐに確認することができます.
本コースの特長
- 大量データの中から多変量解析を行う前処理として,変数間の特徴を早く導き出す方法を習得することができます
- データの因果関係を見つけ出すことにより,可視化することができます.
受講対象 (レベル:初級~中級)
- 変数間の因果関係を調べたい方,また,その考え方を習得されたい方
- 企画部門,調査部門,設計開発部門,製造部門,食品部門に携わる方 など
適用場面も広い手法であるSEMは,特に変数間の因果関係を調べたい方に最適なツールです.
カリキュラム
- 講義内容イメージ
パス図
共分散選択
独立グラフ
GMとSEMの連携
- 第1章概要
- 第2章回帰分析からパス解析へ(回帰分析の意味)
- 第3章主成分分析(情報の要約)
- 第4章潜在変数・因子の考え方(因子分析の基礎)
- 第5章SEM入門(SEMの基本)
- 第6章SEMの活用(1)(モデル構築と適合度)
- 第7章SEMの活用(2)(モデルの改善)
- 第8章SEMの活用(3)(最近の発展)
※ カリキュラムは変更になる場合があります.あらかじめご了承下さい
講師
山口 和範 氏(立教大学 教授)
- 専門
- 統計学
- 学歴
- 九州大学理学部数学科卒業
- 九州大学大学院総合理工学研究科情報システム学専攻 単位取得後退学
- 論文・著書
- よくわかる統計解析の基本と仕組み 改訂版,秀和システム,2004,単著
- アンケート調査とデータ解析の仕組みがよくわかる本[第2版],秀和システム,2012,共著 他多数
- ※立教大学山口和範研究室ホームページより抜粋
受講料
受講料(税込) |
一般 |
JUSE-StatWorks 新規ご購入者 | 有償サポートサービス契約者 | アカデミック |
22,000円 |
19,800円 |
19,800円 |
11,000円 |
StatCampus 稼働環境
OS |
Windows 11 / Windows 10 |
CPU |
Intel Pentium4,1GHz 相当以上のプロセッサを推奨 |
メモリ |
1GB以上 |
モニタ |
解像度1024×768,16ビット以上を表示可能なカラーモニタ |
ブラウザ |
- Microsoft Edge
- Firefox
- Google Chrome
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環境 |
インターネット接続環境(回線速度:ブロードバンド以上)
音声再生環境(スピーカー,ヘッドフォンなど) |
受講(視聴)環境について
- オンラインセミナーをご受講いただくために必要な視聴環境(パソコン等のハードウェア,ブラウザ等のソフトウェア,通信環境等)をご用意ください.必要なシステム環境基準を満たしていない場合,セミナーの受講ができない可能性があります.各セミナー詳細ページ,開催のご案内で詳細をご確認のうえ,予め,ご準備いただくようお願いいたします.また,受講 URL,ID,パスワードの管理は受講者が責任をもって管理してください.
- 開催日の7営業日前までに必ず視聴テストを行ってください.
演習ソフト
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