講義をはじめるにあたって

1. 簡単な自己紹介、私の専門
   • 計算機統計学: 統計学、プログラム、データ解析、統計教育
   • 教育工学: 学習認知、学習診断
   • 高等教育論: 大学教育、入試制度、入試方法、新テスト(大学入学共通テスト)

2. 講義をはじめる前に
   • 統計モデル解析特論I/II (Statistical Modeling and Inference for Engineers I/II)
   • 私が大学院生だった頃
   • どんな講義にしましょうか?
   • ご要望はございますか?

3. 講義の概要 : 【参考】 2019年度 シラバス .
   1. 講義をはじめるにあたって
      　　講義の概観
   2. [案] 試験実施の現場から
      　　大学入試センター内で行なわれている解析方法
   3. [案] Reasoning Test と学習診断
      　　推理能力テスト, 学習診断(選抜から支援へ)
   4. [案] Item Response Theory (IRT)
      　　複数回実施の試験が比較できるわけ
   5. [案] 多変量解析 : 回帰分析
      　　モデルとその背景
   6. [案] 多変量解析 : 主成分分析と因子分析
      　　次元縮小の意味するもの
   7. [案] 実験計画法
      　　各種の実験を考える場合の効率的な立案
   8. [案] アンケート調査
      　　設計から調査・解析まで
   9. [案] SAS OnDemand for Academics(or SAS University Edition)を使ってみよう
      　　設定 or インストールからプログラミング、解析まで
   10. 何かご希望があれば
       
   11. まとめと討論
   
   

4. 開講日程 : 第3/4クオーター、火曜日 第9・10限(16:20〜17:50)
   • 10月01日 第 1回 講義をはじめるにあたって
   • 10月08日 第 2回 [案] 試験実施の現場から
   • 10月15日 第 3回 [案] Reasoning Test と学習診断、IRT
   • 10月29日 第 4回 [案] 多変量解析(1) : 回帰分析 (前編)
   • 11月05日 第 5回 [案] 多変量解析(2) : 回帰分析 (後編)
   • 11月12日 第 6回 [案] 多変量解析(3) : 主成分分析と因子分析
   • 11月19日 第 7回 [案] 多変量解析(3) : 因子分析(続き)とアンケート調査
   • 11月26日 第 8回 [案] 実験計画法、その他の多変量解析手法、そして Q3のまとめ

   • 12月03日 第 9回 [案] SAS OnDemand for Academicsを使ってみよう(導入と簡単な使い方)
   • 12月10日 第10回 [案] SASプログラムの構造とデバッグ、データ転送、プログラムとデータの分離
   • 12月17日 第11回 [案] 頻度集計、ヒストグラム、基礎統計量、分析結果のダウンロード
   • 01月07日 第12回 [案] グループ分け, if文, 平均値の比較(検定)
   • 01月14日 第13回 [案] 対応のある2標本の差の検定、頻度集計、グループごとの集計、Tips
   • 01月21日 　　　 出張のため開講せず。演習に充てるか?
   • 01月28日 第14回 [案] 各統計手法のproc、クラスター分析、グループ毎集計、まとめ: レポート締め切り 2月11日(火)?
   • 02月04日 予備日

5. コンタクトの方法
   • 講義ホームページの開設 : http://stat.web.nitech.ac.jp/kougi/StatModel/
     • 欠席したら
     • 後日見てみたくなったら
     • 今後の予定を知りたくなったら
   • 連絡用電子メールアドレス : hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp または StatM.nitech@gmail.com
   • 研究室 : 11号館 5階 516室
   • 電話 : 内線 5119, 052-735-5119

6. Excel じゃダメなの? : 表計算ソフトウェア(Excel 等)から統計解析ソフトへ : 作業手順から眺める
   アンケート、実験データの集計 : 目の前に紙の山 ===> さあどうする?
   1. まず電子化
      • 入力作業
      • 場合によってはコード化

   2. スクリーニング
      • 入力ミスの修正
      • 地味だが非常に重要な作業、重労働 <=== チェック方法

   3. 基礎集計 by Excel(表計算ソフト)
      • 組み込み関数を使って : average, min, max, median, ...
        計算、 図示、...

   4. 表計算ソフトの限界 <=== Excel で統計処理を全てこなせるか?
      • 大量データになったら?
      • 複雑な統計手法になったら? 多変量解析...
      • 欠損値の取り扱い

      • 統計向けソフトウエアの利用が一般的 : データ解析
        • BMDP : BioMedical Data Programs(?)
        • SPSS : Statistical Package for Social Science
        • SAS : Statistical Analysis System
          • 【参考】SAS University Edition (別名 SAS 9.4 とか 製品版SAS と呼ぶらしい)
          • 【参考】SAS OnDemand for Academics (別名 SAS Studio とも呼ぶらしい) [サインイン]
        • S, S-PLUS : Statistical
        • R : Sから派生したフリーソフト
          • 【参考】 The R Project for Statistical Computing
          • 【参考】 フリーの統計環境 R について
        • LISP-STAT : Lisp で実現、フリーソフト
        • Statistica
        • SAS JMP Pro 14.3 【参考】本学のソフトウェアライセンス提供サービス
        • Python
        • ...
      • [参考] SAS での解析例
        • データ .
        • プログラム .
        • 出力(テキスト形式), 出力(PDF Type1), 出力(PDF Type2), 出力(html)

   
   
   
   
   
   

7. アンケート (意見聴取): StatM.nitech@gmail.com 宛に。
   ●本日の出欠調査を兼ねます。以下項目について「明日朝まで」に回答下さい。
   　なお、「不達事故」を避けたいので、提出者の学籍番号は 連絡のページ に掲載しますので確認下さい。 その際に、メールの題名(Subject)は「StatModel19Q3: Yamada」のように、 2019年度クオーター3の回答であることと、 提出者名が判るようなタイトルを 付けるようにしてください。また本文中には学籍番号も記載して下さい。
   1. 所属、学年、学籍番号、氏名
   2. ご自身の研究テーマ(現状で可)
   3. 「統計」に抱くイメージや印象
   4. 受講動機
   5. 講義内容についての要望、取り上げて欲しい内容
   6. 何か統計ソフトを使っておられますか?
   7. Q3 のみならず Q4 も受講予定ですか?
   8. Q4に関して、教室に持参できるPCをお持ちでしょうか? 有り/無し : SAS OnDemand for Academics(or SAS University Edition)を各自で利用することが可能かを判断したいので
   9. [データ収集] 身長、体重、胸囲、自宅生/下宿生の別、仕送り額、ケータイ・スマホの月額通信料
   10. 質問、その他お気づきの点があれば何なりと。

8. 次回は、... : 10月08日
   • 身近な統計の話題から[案]
   • 試験実施の現場から[案]
   • 要望は随時受け付けます

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