目次  6時間で統計学の真髄をマスター！プロ講師のセミナーで学ぶ最短ルート

統計解析のお悩みを解決します

統計解析セミナー近日開催情報

統計解析セミナーを受講したお客様からの感想

一般化線形モデルの枠組みを理解　大阪府　K.K.さん

一般化線形モデルが理解できるようになりました。本セミナーで、仮説検定、回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰分析と一通り学習し、すべてが一般化線形モデルの枠組みで説明できることがわかり、統計学の全体像と視野が広がりました。
関連記事：古典的統計学の枠組み：一般化線形モデル

標準偏差と標準誤差の違いを理解　東京都　S.O.さん

標準偏差と標準誤差の違いについて全くわかりませんでしたが、本セミナーを聴講し、ようやく理解できました。エラーバーが短いからといって安易に標準誤差を多用していましたが、間違った考え方であることに気づかされました。
関連記事：統計解析で質問の多い標準偏差と標準誤差

EZRの出力の意味を理解　石川県　T.H.さん

EZRの出力の意味がよくわからず何となく使っていましたが、本セミナーで、統計ソフトの出力の意味、R2乗やRMSEなどの回帰診断統計量の意味、分散分析表の正しい解釈の仕方を学び、EZRの出力の意味が理解できるようになりました。
関連記事：EZRは優れた無料統計ソフト

QC7つ道具を実践　東京都　Y.A.さん

医薬品製造工場の品質管理の仕事をしており、ベリフィケーションとバリデーションの意味がわからなかったのですが、実験計画法セミナーを受講しようやく理解することができました。QC7つ道具についても具体的にわかりやすく解説して頂きました。特性要因図は早速実践しようと思います。
関連記事：ベリフィケーションとバリデーション

多変量解析のポイントを理解　神奈川県　F.H.さん

多変量解析セミナーを受講しました。重回帰モデルについて深く理解することができました。共変量の意味、変数選択の重要性、回帰診断統計量、自由度調整R2乗、赤池情報量規準の解釈、多重共線性に注意することなど、大変多くのことを学ぶことができました。
関連記事：モデルによる推測統計学：重回帰分析

教師なし学習をエクセルで理解　兵庫県　T.N.さん

教師なし学習の主成分分析とクラスター分析はこれまでなかなか理解できませんでしたが、多変量解析セミナーでエクセルを用いた分析方法を学び、ようやく理解することができました。エクセルでもこんな難しい多変量解析が出来ることに気づき、驚かされました。
関連記事：統計学的情報縮約：主成分分析のソルバーによる実行

Z得点/偏差値を理解　東京都　T.F.さん

標準正規分布の累積確率、下側％点の意味などについてとてもわかりやすく教えて頂きました。またそれに伴いZ得点、標準得点、偏差値についても理解することができました。さらにこれらを、エクセルの統計関数を使うことで、より肌感覚で理解できるようになりました。
関連記事：標準得点

95%信頼区間の意味を理解　神奈川県　K.K.さん

本セミナーを受講して、95%信頼区間の意味をようやく理解することができました。また、２群の差が有意であることと、差の信頼区間が0を横切らないことが同義であることを知ったのは驚きでした。これまで仮説検定にこだわっていましたが、今後は信頼区間をもっと活用しようと思います。
関連記事：推測統計学で重要なt-検定

交絡と交互作用の違いを理解　東京都　Y.A.さん

交絡と交互作用を混同していましたが、本セミナーを受講し両者は全く違うことをようやく理解することができました。交絡については、ブロッコリーと高脂血症の例が大変わかりやすかったです。これから臨床研究をはじめる予定ですが、その前に実験計画法セミナーを受講しようと思います。
関連記事：統計学において注意すべき交絡

アンケート統計の基礎を理解　東京都　S.N.さん

アンケート統計セミナーを受講しました。ちょうどこれからアンケート調査を計画していたので、その前にアンケート調査の基礎知識、必要な統計解析を学ぶことができて本当に良かったです。質問票が出来たら、先生のコンサルを受けようと思っています。
関連記事：統計学におけるアンケート調査

Pythonによる統計解析を理解　東京都　M.Y.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。これまでRしか使っていなかったのですが、Pythonが使いやすく応用範囲も豊富であることに驚かされました。Matplotlibモジュールできれいなグラフを作成できることを知り、業務に活用しようと思います。
関連記事：Pythonによる統計解析

エクセルソルバーに感動　東京都　T.K.さん

エクセルソルバーを初めて体験しました。最小２乗法で残差平方和を最小にしたり、最尤推定法で尤度を最大にしたり、簡単にできることがわかり感動しました。今後もっとエクセルを解析業務に活用していこうと思います。
関連記事：統計学最強ツール：ソルバーで最小2乗法を試みる

Rのプログラミングを理解　埼玉県　K.S.さん

Rの統計セミナーに参加しました。Rはプログラミングが難しそうでこれまで敬遠していましたが、セミナーに参加しとても簡単であることがわかりました。せっかくの無料ツールなので、今後もっと業務に活用しようと思います。
関連記事：統計解析ソフトR

エクセルIF関数に目からウロコ　愛知県　A.G.さん

エクセルセミナーに参加しました。エクセルは統計関数が豊富で、とても便利であることがわかりました。これまで表中の欠損値は目視で一行一行確認していましたが、IF関数を使うことでその必要がなくなり、目からウロコでした。
関連記事：エクセルは統計学学習の最強ツール

わかりやすかった推測統計　東京都　S.A.さん

統計セミナーに参加しました。数式ばかりで大変かと思っていましたが、具体例を交えた解説でとてもわかりやすかったです。特に推測統計のところは、これまで苦手としていましたがセミナーに参加しよく理解することができました。
関連記事：統計解析の重要な柱：推測統計

生存時間分析を理解　神奈川県　Y.H.さん

生存時間解析は、難しすぎてとても理解できませんでしたが、本セミナーを受講しカプランマイヤーとログランク検定はよく理解することができました。コックス比例ハザードモデルは未だよくわかりませんが今後自己研鑽したいと思います。
関連記事：生存時間解析とは

分散分析表の重要性を認識　大阪府　T.K.さん

分散分析表は、これまで統計ソフトの出力で、あまり気にしていませんでしたが、今回のセミナーでその意味を理解し、また重要であることを認識することができました。これからエクセルで自分で作成してみようと思います。
関連記事：誤差の統計学的分析：一元配置分散分析事例

ロジスティック回帰を理解　東京都　T.F.さん

ロジスティック回帰分析は、これまでよく理解できませんでしたが、なぜあのようなモデル式なのか、なぜ最小２乗法ではなく最尤推定法なのか、理解を深めることができました。セミナーで使用した例をエクセルソルバーで自分で実践しようと思います。
関連記事：推測統計学における最尤推定法

ITTの意味を理解　静岡県　K.K.さん

医学論文の読解セミナーを受講しました。Intention-to-treat (ITT)の意味など、これまで理解不十分だったことが理解できるようになりました。今後医学論文を自信をもって読むことができそうです。
関連記事：Intention to Treat （ITT）

ビジネスに必要な統計を理解　東京都　T.T.さん

ビジネス統計セミナーを受講しました。ビジネスで必要な統計解析の考え方、よく使われる手法などを、わかりやすく理解することができました。また、業務ではエクセルを中心に使いますので、次回はエクセルセミナーを受講しようと思います。
関連記事：ビジネスと統計

多変量解析エクセルで実践　千葉県　N.T.さん

多変量解析セミナーを受講しました。正直難しすぎてついていくのに一苦労でしたが、多変量解析がとても難しいという現実を先ずは理解することができました。また話を聞くだけではなく実践が必要とわかりましたので、今後エクセルで実践したいと思います。
関連記事：モデルによる推測統計学：重回帰分析

Jypyter Notebookは便利　東京都　M.Y.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。ANACONDAをインストールすれば、PythonだけでなくJupyter Notebookも使えて便利なことがわかりました。Jupyter Notebookもとても使いやすいことがわかりましたので今後業務に活用しようと思います。
関連記事：Pythonのインストール

Pythonのモジュールを理解　大阪府　T.N.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。統計解析においては、最初にデータを読み込むPandasモジュール、数値計算のNumpyがとても重要であることががわかりました。今後業務に活用しようと思います。
関連記事：Pythonにおけるモジュールの活用

苦手な統計解析を理解　東京都　F.O.さん

統計解析は苦手でこれまで全く理解できていませんでしたが、本セミナーを聴講し、統計解析がわかるようになりました。またとても重要でかつ面白いことに気づかされました。今後積極的に取り組んでいきたいと思います。
関連記事：統計解析って実はすごく面白い

統計解析が身近に感じられた　山梨県　T.S.さん

統計解析について周りで教えてくれる人がいなく困っていたところ、本サイトの統計解析セミナーの機会を知りました。セミナーを受講したところ、統計解析が数式ばかりの難しいことではなく日常で身近な取り組みであることがよく理解できました。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

実験計画法の重要性を理解　徳島県　K.A.さん

実験計画法セミナーを受講しました。今まで習ったことがなかったのですが、今回のセミナーを受講し、試験を実施する前に理解すべき重要事項であることがわかりました。フィッシャーの３原則はとてもわかりやすかったです。
関連記事：統計学における実験計画法：フィッシャーの3原則

ソルバーで簡単に多変量解析　神奈川県　K.T.さん

多変量解析セミナーを受講しました。多変量解析は統計ソフトでしか出来ないと思っていましたが、ソルバーというアドインツールを使えばエクセルでも簡単に出来ることは驚きでした。また、エクセルのスキルも身につき、大変勉強になりました。
関連記事：モデルによる推測統計学：重回帰分析

分散分析を深く理解　京都府　T.Y.さん

分散分析について、一元配置から二元配置、多元配置、MANOVA、混合効果モデルも含め学習でき、大変勉強になりました。また、多重性、多重比較の方法についてもよく理解できました。今後も自己研鑽を重ねていきたいと思います。
関連記事：多変量分散分析（MANOVA）の統計学

論文査読者のコメントが解決　東京都　A.H.さん

論文投稿して、査読者から統計面でのコメントを受け、困っていました。本セミナーを受講し、コメントの一つが解決しました。また、統計は実験の計画の段階でも重要であることがわかり、大変勉強になりました。
関連記事：医学論文を書くにあたって

主成分分析を理解　神奈川県　T.S.さん

本セミナーを受講して、主成分分析が大変良くわかりました。次元圧縮の考え方だけでなく、変数間の関係を調べる上でも主成分分析が役に立つことがわかりました。今後主成分分析ををもっと業務に活用しようと思います。
関連記事：統計学的情報縮約：主成分分析とは

オッズ比とリスク比の違いを理解　東京都　Y.S.さん

医学論文ではオッズとオッズ比、リスクとリスク比がよく出てきますが、これらの違いがこれまでさっぱり分かりませんでしたが、今回医学論文セミナーを受講しよく理解することができました。今後医学論文を自信をもって読んでいくことができそうです。
関連記事：統計学で重要な効果指標：オッズとオッズ比

クロス集計表の検定を理解　東京都　S.S.さん

アンケート統計セミナーを受講しました。集計表の作成の仕方が大変勉強になりました。また、クロス表を作るだけでなくカイ２乗検定が必要な理由をよく理解することが出来ました。今後他のセミナーも受講してみたいと思います。
関連記事：統計学におけるクロス集計表分析

Pythonで機械学習を実践　福岡県　M.T.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。これまで機械学習をRで行っていましたが、Pythonがモジュールが豊富で、またグラフもきれいに出来ることがわかりました。時代の流れもあるので今後はRからPythonへ移行しようと思います。
関連記事：Pythonによる統計解析

単回帰・重回帰を理解　東京都　Y.M.さん

単回帰と重回帰の違いが理解できました。またいずれも最小２乗法で解が一意に求まること、分析方法も、統計ソフトだけでなくエクセルのソルバー、行列計算と様々で、面白いと思いました。
関連記事：単回帰分析の統計学

RでSVMを実践　埼玉県　K.S.さん

多変量とRの統計セミナーに参加しました。SVMとランダムフォレストはRで簡単に出来ることがわかりました。SVMは調整するパラメータが沢山あるのが難点ですが、自分でいろいろ試行錯誤していきたいと思います。
関連記事：統計的決定木とランダムフォレスト

ZOOMでの参加は有難い　青森県　R.N.さん

統計セミナーにZOOMで参加しました。青森なので対面での受講は難しいですが、今回ZOOMで参加できて良かったです。このような機会はなかなかないので、今後も他のセミナーに参加しようと思います。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

具体例が面白かった　東京都　A.I.さん

統計セミナーに参加しました。セミナーは具体例が豊富でしかも面白かったです。推測統計は数式ばかりで苦手でしたが、具体例を通じて理解できたので良かったです。他のセミナーにもチャレンジしたいです。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

いつでも質問できるのは有難い　神奈川県　Y.H.さん

多くのセミナーは、参加当日しか質問が出来ませんが、このセミナーは先生のサイトから問い合わせればいつでも質問できるので有難いです。今後もわからないことが出てきたらお尋ねしますのでよろしくお願いします。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

ロジスティック回帰を理解　大阪府　N.I.さん

ロジスティック回帰分析で、回帰係数の指数をとったものがオッズ比になるというお話を伺い、ロジスティック回帰とオッズ比の関係が腹落ちしました。また、交絡変数の調整の話も理解でき、とてもためになりました。
関連記事：ロジスティックモデルを説明する目標

世界一わかりやすい最尤推定法　東京都　K.M.さん

最尤推定法は、これまでネットで調べたり教科書を読んだりしてもなかなか理解できませんでしたが、先生のセミナーでくじ引きを例にした具体例がとてもわかりやすかったです。本当に世界一わかりやすい最尤推定法だったと思います。
関連記事：推測統計学における最尤推定法

臨床研究の違いを理解　静岡県　K.K.さん

臨床研究のセミナーを受講しました。コホート研究と症例対照研究の違いを理解することができました。また、介入研究はエビデンスの質としては高いものの、臨床研究法によりハードルが高くなっていることも理解できました。
関連記事：後ろ向きコホート研究

自由回答のコード化を理解　岡山県　K.H.さん

アンケート統計セミナーを受講しました。ちょうど自由回答の集計をどうしようか悩んでいたところで、コード化の話はとてもためになりました。また、インターネットアンケート調査のメリット、デメリットも理解することができました。
関連記事：インターネットアンケート調査の統計学

モデルの妥当性を理解　千葉県　N.T.さん

多変量解析セミナーを受講しました。これまで変数の多い複雑なモデルばかりを扱ってきましたが、それは必ずしも良くなく、モデルは単純で頑健であることも重要であることを学びました。今後変数の数のバランスには注意しようと思います。
関連記事：統計モデルの複雑性

scikit-learnを理解　東京都　M.T.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。機械学習のライブラリーscikit-learnの幅広い可能性を理解しました。これまでRを中心に機械学習を行ってきましたが、今後はPythonのscikit-learnを活用しプログラミングしようと思います。
関連記事：インフォマティクス・機械学習

回帰分析の限界を理解　大阪府　T.H.さん

これまで散布図も作らずに統計ソフトにまかせて適当に回帰分析を行っていましたが、それではいけないことを理解しました。アンスコムの例はとても勉強になりました。今後回帰分析をする際は必ず散布図を作ろうと思います。
関連記事：直線回帰分析を行うべきかどうかの統計学的判断

シンプソンのパラドックスを理解　東京都　S.S.さん

シンプソンのパラドックスの話はとても面白かったです。全体の結果が有意であれば、層別解析の結果も有意になると思い込んでいましたが、必ずしもそうではないことを知り勉強になりました。
関連記事：統計学のマジック：シンプソンのパラドックス

サンプルサイズの設計を理解　新潟県　K.N.さん

臨床研究をデザインしていたところで、サンプルサイズをどうしようか悩んでいました。本セミナーを受講し、サンプルサイズの理論値が計算できること、また特別な統計ソフトがなくても先生のテンプレートで計算できることを知り、良かったです。
関連記事：統計学におけるサンプルサイズの設計

管理図の意味を理解　東京都　S.A.さん

工場の品質管理の仕事をしていて、管理図を勉強しなければと思っていたところ、本セミナーを受講しました。とてもわかりやすく解説して頂き、大変勉強になりました。早速業務に管理図をとりいれようと思います。
関連記事：品質管理の統計学

決定木分析を理解　神奈川県　K.O.さん

多変量解析セミナーを受講しました。マーケッティングの仕事をしていますが、決定木分析は、意思決定にとても役に立つツールであることがわかりました。ランダムフォレストもRを使ってチャレンジしてみようと思います。
関連記事：統計的決定木とランダムフォレスト

固有値・固有ベクトルを理解　兵庫県　T.N.さん

主成分分析はソフトで出力されますが、固有値、固有ベクトルの意味がこれまで分かりませんでした。多変量解析セミナーを受講し、主成分得点だけでなく固有値・固有ベクトルの意味も理解することができました。
関連記事：統計学的情報縮約：主成分分析における計算方法

検定統計量を理解　東京都　T.F.さん

これまで検定統計量、t統計量やカイ２乗統計量をなぜ計算するのか、理解できていませんでした。統計学セミナーを受講し、その理由を理解することができました。検定についての理解をより深めることができました。
関連記事：統計的検定

アンケート調査を理解　神奈川県　R.K.さん

アンケート統計セミナーを受講しました。統計もですが、アンケート調査そのものの基本を理解できたのは大きかったです。インターネットアンケート調査は通常の標本調査と異なり対象集団が偏っていることも理解できました。
関連記事：インターネットアンケート調査調査の統計学

共変量について理解　沖縄県　Y.A.さん

これまでロジスティック回帰分析で、あまり深く考えずに共変量を設定していましたが、共変量の設定の重要性を理解することができました。性別年齢だけでなく、交絡の原因を分析することが重要であることを認識できました。
関連記事：共分散分析の統計学

クラスター分析を理解　東京都　S.N.さん

多変量解析セミナーを受講しましたが、中でもクラスター分析の話はためになりました。デンドログラムを使った階層的方法、非階層的なk-means法、それぞれの特徴を簡単な具体例でわかりやすく説明してくださり、勉強になりました。
関連記事：階層的方法

Pythonは今後是非使いたい　東京都　M.T.さん

書店でPythonの本を購入し、独学でインストールしプログラミングを試みましたがさっぱり分からず挫折しかけていたところ、本セミナーを受講しました。Pythonが簡単な言語であることを知りました。業務に大いに活用しようと思います。
関連記事：Pythonのインストール

エクセル関数の基本を理解　東京都　R.N.さん

エクセル統計セミナーを受講しました。これまでSUMなどの簡単なエクセル関数しか使ったことがありませんでしたが、SUMSQやDEVSQがとても便利であることを知りました。IF関数については、もっと業務で活用しようと思います。
関連記事：誤差の統計学的分析：一元配置分散分析事例

EZRの使い方を理解　埼玉県　S.E.さん

EZRの統計セミナーに参加しました。EZRは普通の統計ソフトと同様にマウスクリック感覚で使え、またわかりやすいサンプルデータもご提供下さり、肌感覚で理解することができました。こんな無料でおいしいツールはないと思います。
関連記事：EZRは優れた無料統計ソフト

要因実験に目からウロコ　愛知県　S.W.さん

実験の計画中で、数多い条件検討をどうしようか迷っていたところ、実験計画法セミナーに参加し、要因実験の話で一部実施要因計画を知り目からウロコでした。直交表も便利そうなのでトライしようと思います。
関連記事：統計学における実験計画法：要因実験

線形判別分析を理解　東京都　S.S.さん

多変量解析セミナーを受講しました。特に線形判別分析は、フィッシャーのあやめのデータでわかりやすく解説してくださり、とても勉強になりました。先ずは線形判別分析をしっかり理解し、SVMにもトライしようと思います。
関連記事：判別分析

データの視覚化を理解　徳島県　H.H.さん

統計セミナーの記述統計のところで、データの視覚化、グラフ化の方法をたくさん教えてくださったのは良かったです。特に散布図、箱ヒゲ図、帯グラフ、ヒストグラムはとても便利と思いました。今後業務にも活用していこうと思います。
関連記事：統計学におけるデータの視覚化

分散分析表肌感覚で理解　大阪府　T.K.さん

エクセルセミナーに参加しました。ハンズオンで先生の指導のもと、分散分析表を自分で作成することができました。受け身で教わるより、エクセルで自分で作成する方が、肌感覚で理解できることがよくわかりました。
関連記事：一元配置分散分析事例

率と比と割合の違いを理解　東京都　F.O.さん

これまで率と比と割合の違いがわかっていませんでしたが、医学論文セミナーを受講しその違いをよく理解することができました。こういうのを教わる機会は、基本的なことかもしれませんがなかなかないので、本当に良かったです。
関連記事：比と割合の統計学

CONSORTを理解　静岡県　K.K.さん

医学論文の読解セミナーを受講し、CONSORTがバイアスチェッカーとして重要であることを理解することができました。これまで論文投稿のタイミングで投稿規定を読んでいましたが、今後は計画段階でチェックしようと思います。
関連記事：研究者がすべきこと

相関と因果の違いを理解　東京都　Y.O.さん

これまで相関関係と因果関係という用語をあまり深く考えずに使っていましたが、セミナーを受講し、両者は全く異なる概念であることを認識しました。今後これらの用語を使う際には十分注意しようと思います。
関連記事：統計学における相関と因果関係

ランダムフォレストを理解　千葉県　Y.T.さん

多変量解析セミナーを受講しました。特に印象に残ったのがランダムフォレストです。普通の回帰木分析と違い、頑健で、剪定などが必要なく、また予測精度がとてもよさそうなので、是非業務に活用しようと思います。
関連記事：金融とディーブラーニング

Pythonの基本を理解　北海道　T.F.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。統計解析の前に関数や条件分岐などの基本的なプログラミングを教えてくださったので、初心者の私にはちょうど良かったです。早速自宅で試してみたいと思います。
関連記事：Pythonによる統計解析

Pythonのソースコード実践　大阪府　Y.K.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。セミナー受講後、先生から頂いたソースコードで自分で重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を実行し、良く理解できました。SVMにも挑戦してみようと思います。
関連記事：Pythonによる統計解析

フィッシャーの検定を理解　東京都　K.O.さん

これまでカイ２乗検定とフィッシャーの正確確率検定の使い分けがよくわからなかったですが、セミナーを受講し、両者の使い分けを理解することができました。カイ２乗検定がエクセルで簡単に実行できることも勉強になりました。
関連記事：統計学におけるクロス集計表分析

看護学生へ機会提供　愛媛県　K.S.さん

愛媛県で看護学生に、看護研究に必要な統計学の教育の機会をと思っていてなかなか叶いませんでした。先生のサイトを通じ看護学生に教育の機会を頂けて本当に良かったと思っています。有難うございました。
関連記事：EBNにおけるエビデンスの活用の統計学

統計学の基礎を理解　東京都　N.K.さん

大手製薬メーカー出身で、業務で統計解析が必要になりました。先生のサイトを知り、セミナーを受講し、統計学の基礎を勉強することができました。これからはエクセルをベースに、業務で実践していきたいと思います。
関連記事：エクセルによる統計

エクセルの行列関数は便利　神奈川県　S.H.さん

エクセルの行列関数を使って回帰分析が簡単にできることが印象的でした。また、行列なので重回帰分析に簡単に拡張できること、また逆行列が計算できなければ多重共線性があることがすぐにわかるので、とても便利と思いました。
関連記事：統計関数を使った行列計算による重回帰分析

散布図のすごさを痛感　京都府　T.K.さん

散布図は、これまで深く考えずになんとなく使っていましたが、セミナーを受講し、データの傾向をつかんだり外れ値を発見したりするのに便利なツールであることを再認識しました。今後もっと散布図を活用しようと思います。
関連記事：記述統計学における散布図の威力

大学のテスト対策に活用　東京都　T.T.さん

大学で統計学のテストがあり、誰にも教われずに困っていました。先生のサイトを知り、基礎からしっかり統計を学ぶことが出来ました。テストでは高得点を取ることができました。統計学のテストはまたあるので、今後もっと自己研鑽しようと思います。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

ランダムサンプリングを理解　神奈川県　M.O.さん

ランダム化比較試験のランダムは、ランダムサンプリングのことかと勘違いしていました。セミナーを受講し、それはランダム割り付けのことであり、臨床試験でのランダムサンプリングはとても難しいということがわかったのは収穫でした。
関連記事：統計学的推測：母集団と標本

正規分布を理解　東京都　Y.S.さん

統計学の本で正規分布のところを読んでも、専門用語や数式ばかりでさっぱり意味がわかりませんでした。セミナーを受講し、体温測定の正規分布の例はとてもわかりやすかったです。確率密度関数の意味も理解することができました。
関連記事：統計学最重要の確率分布：正規分布

二重盲検を理解　東京都　Y.M.さん

バイアスとばらつきの話はとても勉強になりました。特に盲検化、二重盲検の話はとてもわかりやすかったです。プラセボ対照をとることの意味がこれまで理解できていなかったことを痛感しました。論文を違った見方でみれるようになりました。
関連記事：盲検化（マスキング）

ノンパラメトリック検定を理解　秋田県　M.A.さん

ノンパラメトリック検定について理解が深まりました。２群の検定のとき、ｔ検定とウィルコキソンの順位和検定のどちらを使うべきか今まで迷っていましたが、これらの意味と使い分けをよく理解することができました。
関連記事：ノンパラメトリック検定の統計学

標準偏差の意味を理解　東京都　Y.T.さん

これまで標準偏差は式だけ見ても何のことだか分かりませんでした。偏差⇒偏差平方和⇒分散⇒標準偏差という導出の流れが重要であることを知り、とても勉強になりました。±σの範囲が68%であることも視覚的にわかりやすかったです。
関連記事：統計解析で重要な要約統計量：標準偏差

SVMの理論を理解　埼玉県　K.S.さん

これまで理論的背景の知識なく機械学習でSVMを使っていました。実際とても難しいものの、セミナーでSVMの理論を教われたことは貴重な体験でした。機械学習は理論の勉強がおろそかになりがちですが、重要であることを痛感しました。
関連記事：インフォマティクス及び機械学習

コロナ渦でZOOMは有難い　沖縄県　M.K.さん

沖縄から統計セミナーにZOOMで参加しました。コロナ渦でしかも沖縄なので対面での受講はあきらめていました。今回ZOOMで参加できて良かったです。このような機会はなかなかないので、今後も他のセミナーに参加しようと思います。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

紅茶の実験が面白かった　東京都　A.I.さん

統計セミナーに参加しました。フィッシャーの紅茶の実験の事例はとてもわかりやすく面白かったです。実験計画法、５％有意水準の意味をよく理解することができました。痒いところに手が届くわかりやすい講義を聞けたと思っています。
関連記事：統計学者フィッシャーの考案した紅茶の実験

サイトの記事で復習　神奈川県　T.U.さん

先生からセミナーで教わった内容の多くはサイトに記事として掲載されているため、セミナーの後の復習がとてもしやすかったです。また、わからない点を補強するという意味でもサイトを活用でき、質問まで出来たので好都合でした。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

回帰木分析を理解　大阪府　N.N.さん

回帰木分析は、これまでJMPで使っていましたが、理論的背景は全く知りませんでした。今回多変量解析セミナーで理論的背景を学ぶことができたのは大きな収穫でした。次はランダムフォレストにも挑戦しようと思います。
関連記事：統計的決定木モデル

最小２乗法を理解　東京都　K.T.さん

最小２乗法は、これまでネットで調べたり教科書を読んだりしてもなかなか理解できませんでしたが、先生のセミナーでようやく理解できました。視覚的にわかりやすい説明で、しかもソルバーで最小化を自分で実践できたので、理解が深まりました。
関連記事：統計学最強ツール：ソルバーで最小2乗法を試みる

交互作用を理解　愛知県　K.K.さん

実験計画法のセミナーを受講しました。これまで統計ソフトに頼りきりでしたが、エクセルで効果と交互作用を計算する基本的なところから学ぶことが出来て良かったです。交互作用プロットの説明もわかりやすかったです。
関連記事：一部実施法

t検定を理解　広島県　K.E.さん

統計セミナーを受講しました。統計は苦手で、ｔ検定も理解できていなかったですが、セミナーを受講し、ようやく理解することができました。独立２群のｔ検定と対応のあるｔ検定の違いも理解することができました。
関連記事：推測統計学で重要なt-検定

統計ソフトは不親切　茨城県　N.M.さん

分散分析表は、SPSSでよく出てきますが、今までその意味も理解せず看過していました。セミナーを通じ、分散分析表の重要性を再認識しました。統計ソフトは解説してくれず不親切なので、セミナーで学べた機会は貴重でした。
関連記事：誤差の統計学的分析：一元配置分散分析事例

Matplotlibを実践　東京都　M.K.さん

Pythonによる統計解析セミナーを受講しました。Matplotlibモジュールで作成したグラフがとても綺麗なのが印象的でした。SPSSやRでは、綺麗なグラフを作れず困っていたので、今後Python、Matplotlibも活用していこうと思います。
関連記事：Pythonにおけるモジュールの活用

統計が楽しくなった　東京都　R.T.さん

元々数学が苦手だったので看護系へ進学したのですが、看護研究で統計が必要と言われ困っていました。統計も数式ばかりでいやでしたが、セミナーを受講し、統計学がこんなに楽しいものだと改めて思いました。これからも積極的に統計を勉強したいと思います。
関連記事：統計学におけるEBN

出力の意味の理解が重要　東京都　H.U.さん

先生から、統計ソフトの出力の意味を理解することが重要といわれ、本当にその通りと思いました。これまで統計ソフトで出てきた結果を信じ切っていましたが、意味をよく考えないととんでもない誤解を招くことを知り、今後注意しようと思いました。
関連記事：統計学的処理の意味を理解する

こんな安いセミナー初めて　愛知県　K.K.さん

以前統計学の大学の先生の別のセミナーを受講しましたが、値段が高い割りに、解説が専門的すぎてわかりにくく、無駄だったことがありました。本セミナーはとてもわかりやすく、値段も格安なので、受講して損はありません。今後他のセミナーも受講したいです。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

統計ソフトについて理解　東京都　A.K.さん

会社員ですが、統計ソフトをJMPとSPSSどちらを会社に導入すべきか迷っていました。先生から、両ソフトの特徴、メリットデメリットを伺い、とてもプラスになりました。もう少し調べてから、どちらにするか社内で検討したいと思います。
関連記事：統計学的処理の意味を理解する

順序統計量について理解　埼玉県　M.U.さん

順序統計量の説明が具体的でとてもわかりやすかったです。中央値、四分位数、パーセント値、箱ヒゲ図をよく理解することができました。外れ値の影響を受けないので、平均ばかりでなく順序統計量も必要に応じ今後使っていこうと思います。
関連記事：統計解析で重要な順序統計量：パーセント値

確率分布を理解　東京都　A.G.さん

確率分布の説明がとてもわかりやすかったです。教科書に出てくる、確率変数とか確率密度の意味が全くわからなかったですが、セミナーを受講し、ようやく理解することができました。確率は統計学の根幹の部分なので理解できて良かったです。
関連記事：統計学最重要の確率分布：正規分布

ソルバーは面白い　兵庫県　R.S.さん

エクセルでセルを最大化、最小化できるソルバーは本当に面白いです。最小二乗法、最尤推定法いずれも簡単に出来ることがわかりました。主成分分析の相関係数の平方和の最大も簡単に出来ました。やみつきになりそうです。
関連記事：統計学最強ツール：ソルバーで最小2乗法を試みる

共分散分析を理解　東京都　M.O.さん

共分散分析の説明がとてもわかりやすかったです。これまで意味が全くわかりませんでしたが、分散分析からの発展で段階的に説明してくださったので、とてもよくわかりました。エクセルでセル単位で理解できたのも良かったです。
関連記事：共分散分析の統計学

相関と回帰の違いを理解　東京都　T.K.さん

これまで相関と回帰の違いが分かっていませんでしたが、セミナーを受講し両者の違いをよく理解することができました。また、相関を調べるときに、相関係数だけでなく散布図行列を作ると相関が視覚的にわかりやすいことも理解できました。
関連記事：統計学における回帰と相関の違い

度数分布表を理解　京都府　Y.O.さん

度数分布表はこれまで統計ソフト任せで作成してきましたが、級間の大きさや表のデザインを自由に決められないという問題がありました。セミナーで、エクセルのCOUNTIF関数を使うと簡単に作成できることは知って良かったです。
関連記事：記述統計学におけるヒストグラムの威力

ROC曲線を理解　神奈川県　S.S.さん

臨床検査技師をしております。検査の予測精度の指標で、ROC曲線というのが論文によく出てくるのですがこれまで意味がわかりませんでした。セミナーでROC曲線を学習しようやく意味を理解することができました。
関連記事：受信者動作特性曲線

ベイズ統計を教わりたい　岡山県　O.Y.さん

ベイズ統計を勉強していますが事前確率とかの理論が本を読んでもとても難しく独学では限界があります。もしセミナーを企画されているようでしたら是非教わりたいと思いますのでよろしくお願い致します。
関連記事：統計学におけるベイズ意思決定法

傾向スコアを教わりたい　東京都　K.T.さん

観察研究をやっていますが、患者背景をマッチングするプロペンシティスコア（傾向スコア）という方法を大学の指導教官から奨められています。自分ではどうやればいいかわからず、教えて頂けると幸いです。
関連記事：マッチング

アンケート質問票を作成　東京都　M.U.さん

アンケート統計セミナーに参加しました。セミナーで教わった内容をもとに、質問票を作成することができました。先ずは身近の数人に依頼しテストをし、PDCAサイクルにより改善しながら進めてみようと思います。有難うございました。
関連記事：調査研究

サンプルサイズを算出　宮城県　H.W.さん

大学に提出する研究計画書で、サンプルサイズを記載しなければならず、どうしようかと悩んでたとき、セミナーを受講しました。先行研究のエフェクトサイズをもとに、サンプルサイズを算出することができました。
関連記事：統計学におけるサンプルサイズの設計

メタアナリシスを理解　長崎県　E.O.さん

システマティックレビューセミナーを受講しました。メタアナリシスの手順を理解することができました。また、Review Managerを実際に使って、フォレストプロットを作成することができ、理解が深まりました。
関連記事：メタアナリシス

臨床研究を理解　東京都　S.A.さん

臨床研究セミナーを受講しました。臨床試験の計画書（プロトコル）の書き方、臨床研究の基本的な手順を理解することができました。これから症例対照研究を実施する予定でしたので、良いタイミングでした。
関連記事：臨床試験データの収集

統計学の単位取得　東京都　T.E.さん

統計学セミナーを受講しました。大学で、統計学の単位を落とすと留年になってしまうので、真剣に受講させて頂きました。内容は具体例が豊富でわかりやすく、とても勉強になりました。いつでも質問できるのも有難かったです。
関連記事：統計学セミナーを自ら開催する

EZRの使い方の基本を理解　東京都　T.S.さん

EZRの使い方を受講しました。ハンズオンで、サンプルデータも用意してくださったので、とてもよくわかりました。EZRが無料でここまでできることには驚きでした。今後論文投稿に活用しようと思います。
関連記事：EZRは優れた無料統計ソフト

経時データ統計を理解　神奈川県　M.K.さん

経時データの統計解析セミナーを受講しました。線形混合モデルにおける固定効果と変量効果、交互作用の計算はとても勉強になりました。分散共分散行列と球面性の検定の説明もわかりやすかったです。今後業務に活用しようと思います。
関連記事：統計学における多変量分散分析（MANOVA）

多重比較を理解　東京都　S.M.さん

多重性の話がとても勉強になりました。３群でｔ検定による対比較を繰り返すと有意差が出やすくなること、一元配置分散分析後Post-hocでのDunnettとTukeyとBonferroniの対比較法の違いを理解することができました。
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