JMPによるカテゴリカルデータ分析

このコースで学べること：

• JMPを用いてカテゴリカル変数同士の関連を分析する
  
• JMPを用いて対応分析を行い、結果の解釈をする
• JMPを用いてロジスティック回帰分析を行い、結果の解釈をする
• JMPの［カテゴリカル］プラットフォームの基本的な操作

カテゴリカルな応答のデータ分析に興味のある方を対象としています。

• 医療系で使用されることが多い、Fisherの正確検定、ロジスティック回帰、オッズ比やROC曲線などの概要を理解し、JMPで扱えるようになりたい方
• 対応分析の概要を理解し、JMPで扱えるようになりたい方
• アンケート調査の回答などのカテゴリカルデータの分析に効果的な「カテゴリカル」プラットフォームに興味のある方

統計の基本的な考え方、JMPの基本的な操作方法を理解されている方を対象としています。

このコースでは、主に応答変数（Y）がカテゴリカルであるデータの分析方法を学習します。

• イントロダクション
  尺度について、カテゴリカルデータの入力形式、グラフ化など
• 一変量の割合に対する分析
  使用するJMPのプラットフォーム：一変量の分布
  • 割合に関するグラフ（棒グラフ、モザイク図）
  • 割合の検定
• 分割表の分析
  使用するJMPのプラットフォーム：二変量の関係（分割表）
  • 変数間の関連を調べる（分割表、モザイク図）
  • カイ2乗検定、Fisherの正確検定
  • 層別データの分析（Cochran-Mantel-Haenszel検定）
  • 傾向性の分析（Cochran-Armitage検定）
  • 対応のあるデータの分析（マクネマー検定、カッパ統計量）
• ロジスティック回帰分析
  使用するJMPのプラットフォーム：二変量の関係（ロジスティック）、モデルのあてはめ
  •  ロジスティック回帰入門
  • 多重ロジスティック回帰
  • 多項ロジスティック回帰（順序、名義）
  • ロジスティック回帰とオッズ比の関係
  • ロジスティック回帰の活用と注意点
• 対応分析
  使用するJMPのプラットフォーム：二変量の関係（分割表）
• 「カテゴリカル」のプラットフォームを用いた分析
  （多重応答の集計、グラフ化、便利な機能など）
  使用するJMPのプラットフォーム：カテゴリカル
  • 割合の推定、検定

上記の内容について、分析手法の用途（どのようなときに使う分析なのか）、JMPでの操作方法、出力される結果の見方を中心に講義を行います。 さらに講義の途中で演習問題を行い、理解を深めていきます。