医薬データでの分散分析を基礎から学びたい方
分散分析のプログラムを書いたことがあっても、デザインに応じた解析モデルの構築に自信がない方

下記2コースを受講済みか、同程度の知識のある方

・「SASによる統計解析」
・「SASによる回帰分析」

本コースの受講には、コンピュータ・ソフトウェアの使用経験が必要です。特に次のことが必要になります。

• お使いのオペレーティング・システム上のファイル構造やシステムコマンドを理解していること
• お使いのオペレーティング・システム上のデータファイルにアクセスすること

本コースでは、分散分析の基礎からその応用まで、原理と対応するプログラム、各種オプションの指定を学びます。分散分析は、プログラムそのものやアウトプット画面は非常にシンプルですが、どのようにデータが収集されたか（試験デザイン）に応じて解析モデルが大きく変わってきます。本コースでは、同じ目的の解析に対して複数のプロシジャで別のプログラムを書いてみるなどの幅広い演習を通じて、統計モデルの理解とそれを適切に実行するためプログラムの知識を身につけることを目的とします。
医薬でよくつかわれる分散分析を広く、横断的に学びたいユーザーに受講をお勧めします。

• 重回帰分析、一般化線形モデルの復習
• 実験計画法の歴史と用語の整理
• 一元配置分散分析
• 分散分析における多重性の考慮
• 分散分析における対比を用いた仮説の検定
• 三元配置分散分析
• 欠損のあるデータ、複雑なモデルでの平方和の分解
• 分割実験の分散分析
• 分散分析の相関のあるデータへの拡張
• 共分散分析
• 混合モデルとその解析

■重回帰分析

・モデルの仮定や前提の確認

・REGプロシジャによる解析練習

■実験計画法

・実験計画法の概念

・実験計画法に出てくる用語の整理

・分散分析で利用するプロシジャの概観

■一因子完全ランダム化実験とその解析

・GLMプロシジャによる一元配置分散分析

・MEANSステートメントの利用

・多重性の考慮とオプションの利用

・CONTRASTステートメントの利用

■乱塊法とその解析

・GLMプロシジャによる三元配置分散分析

・TYPE I, II, IIIの平方和の理解と算出

・LSMEANSステートメントの利用

■分割実験とその解析

・段階的なランダム化の説明

・GLMによる分割実験データの解析

・RANDOMステートメントの利用

・MIXEDプロシジャによる分割実験データの解析

■共分散分析

・回帰分析と分散分析の併合

・GLMプロシジャによる共分散分析

■クロスオーバー試験とその解析

・分割実験としてのクロスオーバーデザイン

・GLMプロシジャによるクロスオーバー試験の解析

■混合モデル入門

・変量効果と固定効果

・MIXEDプロシジャによる相関のあるデータの解析

Base SAS^®、SAS/STAT^®、SAS/GRAPH^®

【業種】

教育機関

【コメント】

大変わかりやすかったです。幾何的な説明でかなり分散分析に接近できた気がします。