・本講座では、多変量解析としてよく用いられる手法のしくみ、及び活用法について学習します。
・分析ツールは、R、Rstudioを用います。
R初心者の方は、事前にオンデマンド別講座「R・Rstudioの使用法（無料）」を視聴してください。
・多変量解析のしくみの理解をしたい方
・Rを用いて多変量解析手法を活用したい方
＃統計学の基礎知識を学習したい方は、併せて「実践統計学」の受講をお勧めします。
＃R初心者の方は、事前にオンデマンド別講座「R・Rstudioの使用法（無料）」を視聴してください。
・多変量解析手法のしくみを理解する
・Rを用いて多変量解析手法を活用する
１ 多変量解析
1-1 線形回帰分析(偏回帰係数、決定係数、t検定)
1-1-1 強制投入法、ステップワイズ法
1-1-2 多重共線性
1-1-3 ダミー回帰
1-1-4 交互作用
1-1-5 パス図
1-2 主成分分析(主成分負荷量、寄与率)
1-2-1 主成分得点
1-3 因子分析(因子負荷量、寄与率)
1-3-1 因子抽出方法(主因子法、最尤法)
1-3-2 回転(バリマックス直交、プロマックス斜交)
1-3-3 因子得点
1-4 階層クラスター分析
1-4-1 クラスター化の方法(群平均法、ウォード法、メディアン法、重心法)
1-4-2 距離(ユークリッド、マンハッタン、ミンコフスキー)
1-5 ロジスティック回帰
1-5-1 偏回帰係数、赤池情報量基準(AIC)
1-5-2 オッズ比
２ 複数の分析の組み合わせ
2-1 クラスタ―分析のグループごとの回帰分析
2-2 主成分得点を利用した回帰分析
2-3 因子得点を利用した回帰分析
2-4 主成分得点を利用したクラスター分析
2-5 因子得点を利用したクラスター分析
