| 開催日 | 2024年3月25日(月) |
|---|---|
| 開催地 | Web |
■セミナーテーマ
Rで学ぶマルチレベルモデル入門
＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞
★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。
■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 先生
●日時 2024年3月25日（月） 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●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。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。
■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。
■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 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）
