★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

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

◆　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，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。

◆　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。

担当講師

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 氏

セミナープログラム（予定）

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）

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年3月25日（月）　10:30-16:30

開催場所

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については、こちらをご参照ください

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引

●録音・録画行為は固くお断り致します。

配布資料

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。

• 配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
  
• 準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

備考

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

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