エクセルで高度な共分散構造分析がおこなえるソフトウエアです。 構造分析共分散構造分析とは、パス図(分析者の立てた仮説のモデルを図で表したもの)を作成し、そのパス図が正しいかどうかを確かめるための分析手法です。 共分散構造分析の世界的権威であるピーター M. ベントラー氏が開発した、アメリカのMultivariate Software社の「EQS」をベースにした、Microsoft Office Excel上で動作するソフトです。 ●解説書を同梱 統計解説書として『AMOS, EQS, CALIS によるグラフィカル多変量解析(増補版)』(狩野裕・三浦麻子、現代数学社、2900円+税)を同梱しています。 ●「統計解析シリーズ」総合カタログ 「詳細情報はこの総合カタログ」 をご参照ください。クリックするとPDFファイルが表示されます。 ●製品に関するご質問 「お問い合わせ」 よりお気軽にご質問ください。クリックすると問い合わせフォームが表示されます。
イベント内容 本格的なデータ分析が学べる! 全5回「R」講座中級編 データ分析のスペシャリストによるハンズオンセミナー 7/23(土): データ集計と関数、グラフの作成をハンズオンで学びます。 8/6(土): テキストマイニング、時系列分析をハンズオンで学びます。 8/27(土): SEM(共分散構造分析)をハンズオンで学びます。 9/10(土): 決定木分析、アソシエーション分析をハンズオンで学びます。 9/24(土): 主成分分析、コレスポンディング分析、クラスター分析をハンズオンで学びます。 ※すべての回でデータ分析のスペシャリストがご質問にお答えします。 注意事項 ※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。 ※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。 ※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
JUSEパッケージセミナーの東京会場(千駄ヶ谷)は,日科技研ビルとなります. 東京千駄ヶ谷会場までのアクセス方法 受講料(税込) 一般 新規パッケージご購入者 保守契約者 アカデミック 2020年度 33, 000円 29, 700円 16, 500円 ※ それぞれの割引特典は併用いただけません.複数の割引対象となる方には,最も割引率が高い特典を適用いたします.詳細は 受講料と割引特典ページ をご覧ください. 日程 会場 時間 定員 2020年9月23日(水) 〆切 東京 (千駄ヶ谷) 09:30~16:30 12名 ご不明な点は お問い合わせ窓口 よりお問い合わせください.併せて セミナーに関するよくあるご質問 もご覧ください.
ホーム > 統計解析・品質管理 > イベント・セミナー 参加のおすすめ SEM(構造方程式モデリング,共分散構造分析)は,因子や変数情報間の関係をわかりやすく探索でき,その関連性を表すことができます. 現象を十分に再現し,そしてより少ないパラメータをもっているので得られたモデルから変数間の関連や条件付の独立の成立条件などを見つけることができます. また,得られた因果モデルの検証やモデルに含まれる因果的効果の大きさの確認も行なうことができます. 本コースでは,SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に 短時間で「理論」を習得することができることを目的としています. ぜひ,この機会にご参加ください. 本コースに参加の方には,会社や自宅に帰ってすぐに活用できる 「JUSE-StatWorks/V5 期間限定版(30日間)&演習のデータ」のCDまたはDVD をお渡しいたします. EXCEL共分散構造分析Ver.2.0 | 製品情報（Windows版） | 統計ソフトウエア | 株式会社エスミ. ※ パソコンを1人1台用意いたします.講義と演習を織り交ぜて進めていきます. 受講対象 (レベル:初級~中級) 変数間の因果関係を調べたい方,また,その考え方を習得されたい方 企画部門,調査部門,設計開発部門,製造部門,食品部門に携わる方 など 適用場面も広い手法であるSEMは,特に変数間の因果関係を調べたい方に最適なツールです. 参加された方の声 SEMの手法の背景がよく分かった 実際に操作しながらの講義だったのでとても理解しやすかった 理論だけでなく実務に使える形で説明だったので,現在考えているモデルを想定しながら受講することができた. カリキュラム テキスト 実務に役立つシリーズ『第6巻 SEM因果分析入門』 演習ソフト JUSE-StatWorks/V5 SEMの歴史 SEMの目的 多変量解析(回帰分析,主成分分析等) 事例 ・ホテルの価格 ・テストのスコア ・測定モデル+回帰モデルの例 ・検証的因子分析1・検証的因子分析2 他 ※ カリキュラムは変更になる場合があります.あらかじめご了承下さい 講師 山口 和範 氏(立教大学 教授) 専門 多変量解析,ロバスト統計,統計ソフトウェア等 論文・著書 よくわかる統計解析の基本と仕組み 2003 秀和システム データ分析のための統計入門 (共著) 1995 共立出版 他多数 開催日程とお申し込み 地図 割引価格については「 セミナー割引特典 」をご覧ください.
まとめ このように、共分散構造分析の多重指標モデルでは、複数の因子分析や重回帰分析を織り交ぜたようなモデルを、1つにまとめて分析することができるのです。因子分析の結果をさらに回帰分析にかけるというようなことを繰り返すと、誤差が蓄積して分析全体の精度が落ちるとともに、モデル全体での誤差を明らかにすることができません。一方、共分散構造分析ではモデル全体を丸ごと1度に分析することができ、推定精度が高まり、その上データとモデルの適合の程度を評価することもできるのです。 以上から、共分散構造分析の多重指標モデルを利用して分析を行うと下記のようなメリットがあることが分かりました。 潜在変数を扱うことで、直接観測しづらい変数も測定できる 変数と変数の関係性の強さを数値化できる パスの始点となる変数の説明力を知ることができる データとモデルの当てはまりの程度を評価できる 2-5. 分析実例 それでは、実際に今回の課題に対する答えを出すべく分析を行った結果をご紹介します。(当社が2003年9月に行った自主調査の結果を利用) ダイエット飲料の魅力についてのモデルを検証するために、実際の調査では4つの代表的なダイエット飲料について質問をしました。 まずはCMの評価については考えない仮説1を検証しましょう。 パス図は図5に表されています。ここでは、「味の好み」と「ダイエット」の間に相関があることを仮定して共変動を表す両方向矢印を引いています。 図5 仮説1のパス図 図5のようなモデルを仮定して共分散構造分析を行った結果が図6に表されています。 図6 仮説1の共分散構造分析 図6では分析結果としてパス係数が出力されていますが、楕円で表された因子間の関係に注目すると、「味の好み」因子と「魅力」因子間の結びつきは0. 68であるのに対して、「ダイエット効果」因子と「魅力」因子間の結びつきは0.
概要 共分散構造分析/構造方程式モデリング(SEM)は、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を分析・検証する手法で、数値のように測定できるデータだけでなく、直接観測ができない"概念"を一緒に分析することができます。回帰分析や因子分析、パス解析の機能を併せ持つ高度な多変量解析手法として、社会調査や心理学、マーケティングなどの分野で多く利用されています。 当セミナーでは、「コンビニエンスストア利用者アンケート」を例に製品のデモを交えながらパス図を用いてどのように変数間の因果関係を表現できるのか、IBM SPSS Amosを利用するメリットと合わせてご紹介いたします。 適用分野 ・顧客や患者の満足度調査に ・従業員調査に ・ブランド・ロイヤリティ分析に ・購買行動分析に ・社会学・心理学等の論文作成に 視聴方法 視聴ご希望の方は、下記のフォームよりご登録ください。 ご登録完了後、ご記入いただいたメールアドレス宛に動画ページのリンクとログインパスワードが届きます。 共分散構造分析ソフト IBM SPSS Amos IBM SPSS Amosは、分析モデルをパス図を利用して表現・可能なソフトウェアです。 回帰分析や因子分析モデルはもちろん、共分散構造分析を実現可能。標準的な多変量解析を拡張し、より現実的なモデルを作成でき、また自分でモデルを指定、推定、検証できます。 製品の詳細を見る
開催場所: 東京 開催日: 2007-05-29 申込締切日: 1970-1-1 ■「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナーの開催概要 [日 時]2007年5月29日(火) 14:00-16:00 [会 場]池袋サンシャインシティ文化会館5階 特別ホール501 住所:〒170-8630 東京都豊島区東池袋三丁目1番1号 [定 員]200名 ※定員となり次第、締め切らせていただきます。 [受講料]無料 ※本セミナーは講義形式であり、PC操作はございません。 [協賛] 東京図書株式会社 [対象者] ・共分散構造分析(構造方程式モデリング)について理解を深めたい方 ・Amosを使った共分散構造分析にご興味のある方 [講義アウトライン] Amos開発者からの挨拶 テーマ:Jim Arbuckleからの挨拶 講 師:Jim Arbuckle 1. テーマ:共分散構造分析の進めかた 講 師:堀辺千晴氏 (Chiharu HORIBE)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:Amosを実際に動かしながら、共分散構造分析の基本的な分析手筋を紹介します。これまで一度も共分散構造分析をしたことのない方を対象に、わかりやすい事例を挙げて具体的に解説をします。 2. テーマ:共分散構造分析のまとめかた 講 師:岩間徳兼氏 (Norikazu IWAMA)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:共分散構造分析を始めたばかりの初心者の方向けに、分析を進める上で陥りやすい間違いや、その回避の方法、分析結果をレポートする際の勘所,意外と知られていないAmosの便利な機能などを紹介します。 3. テーマ:打ち切りデータの分析 講 師:川端一光氏 (Ikko KAWAHASHI)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:MCMCによるベイズ推定の基本を解説した後、測定装置や測定機会の範囲による制約,離脱や追跡不能、天井効果などによって生じる打ち切りデータ ( Censored Data)の分析方法を解説します。 4. テーマ:順序カテゴリカルデータの分析 講 師:中村健太郎氏 (Kentaro NAKAMURA)/早稲田大学文学学術院 内 容:「はい」「いいえ」の2件法のデータや、法案・政策に対する「賛成」「どちらともいえない」「反対」の3件法のデータなど,アンケートに頻出する順序カテゴリカルデータの分析方法について解説します。 5.
オーストラリア @EyWtg1toTmBsVZW @nogizaka46 これとは話が別なんですが。 全国ツアー初日の大阪公演のouvertureの時会場半分にして桃子のサイリウムだけにしませんか? 桃子が全力で走り抜けてもらうために後押し?っていうか てことでやりませんか? KIZU @ki_zu_204 まちゅゲストいいねぇ! このペアなら、あのお姉さんも呼んで、、、 秋元家に溜まってるまいちゃんとまちゅのふるさと納税返礼品使ってなんか料理つくってほしい。笑 … あしゅらむ @asyuram46 @nogizaka46 なんでアプリでしか見れない配信を選ぶの? youtubeやツイキャスで良くないですか? そうすればアプリをインストールしなくてもwebで皆が見れます
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スポンサードリンク 放送日:2021年07月23日 番組: cookpadLIVE「まなったんのデキる嫁キブン」#24 出演者: 乃木坂46 秋元真夏 梅澤美波 内容: 乃木坂46関連⇒ 一覧 タグ : 乃木坂46 秋元真夏 「乃木坂46」カテゴリの最新記事 スポンサードリンク
メンバー カテゴリー 年月 ※スケジュール、出演メンバーが予告なく変更される場合があります。 また、地域によって放送しない地域や、放送日時や発売日が異なることがございますので、あらかじめご了承ください。 ※情報は随時更新いたします。 WEB 2021年05月24日 19:00〜 cookpadLive「まなったんのデキる嫁キブン」秋元真夏 >>一覧に戻る PAGE TOP ▲