このドキュメントは、中級者向けのガイドラインである。
- 統計的手法を用いてデータを分析する基本的なスキルを習得する。
- 回帰分析を理解し、簡単な回帰モデルを構築できるようになる。
- 相関分析
- 相関係数の計算と解釈
- 相関と因果関係
- 単回帰分析
- 単回帰モデルの構築
- 係数の解釈
- 重回帰分析
- 複数の説明変数を用いた回帰モデル
- 多重共線性とその対処法
- t検定とANOVA（分散分析）
- 独立した2群の平均値比較（t検定）
- 3群以上の平均値比較（ANOVA）
- ケーススタディ
- 学生の成績とその他の変数との関係性を分析
- 大学の退学率とその要因を分析
- 学生の成績データ（テストスコア、出席日数、クラス参加度、経済的背景など）
- 大学の退学率とその要因（経済的背景、学業成績、学科など）
- 学部・学科別の学生数
500行~3000行程度
- R
- Python（pandas, statsmodels）