SASによる仮説検定と統計分析

データは、そこから意味のある統計的に健全な洞察を抽出できる場合にのみ価値があります。統計的テストの設定、実行、解釈方法を理解することは、SASを扱うデータアナリストや研究者にとって基礎的なスキルです。 この書面コースでは、SAS/STATソフトウェアを使用した仮説検定の基本を学びます。中心となる統計理論の理解から、主要な分析を実行し、数学的仮定をチェックし、明確な結果を出力するSASプログラムを自信を持って記述できるようになります。 学習内容： - 帰無仮説、p値、有意水準を含む仮説検定の基礎概念を理解します。 - 標本平均を比較するために、1標本、対応あり、独立したt検定を実行および解釈します。 - One-Way ANOVAと事後検定を使用して多群データを分析し、有意な差を特定します。 - 線形回帰モデルを構築および評価し、連続的な結果を予測し、モデルの適合性を評価します。 - 二値の結果に対してロジスティック回帰手法を適用し、オッズ比を理解します。 - SAS診断出力を使用して、正規性や等分散性などの統計的仮定を検証します。 まず、主要な統計用語と基本概念から始め、その後、実用的なSASコードスニペットに進みます。内容は、単純なグループ比較から多変数モデリングおよび仮定の検証へと論理的に進みます。 このコースは、統計的仮説検定の確固たる基礎を築きたいと考えている初心者データアナリスト、研究者、SASユーザー向けに設計されています。高度な数学的背景は必要ありません。 今すぐ読み始めて、SASにおける統計モデリングの力を解き放ちましょう。