【中止】Rで学ぶマルチレベルモデル入門【Web配信】

セミナー趣旨

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、①数式は最小限にとどめる、②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。

習得できる知識

・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。

セミナープログラム

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　マルチレベルモデルに特有のデータ形式
　　1.3　2段抽出データの性質
　　1.4　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）
　　　（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　2つのランダム切片モデル
　　2.3　Rによるランダム切片モデルの分析
　　2.4　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）
　　　（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　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）

セミナー講師

尾崎 幸謙　氏
筑波大学 ビジネスサイエンス系
准教授・博士（文学）

【主経歴 (就職後)】
　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

セミナー受講料

お1人様受講の場合　50,600円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。