回数

　　　　　　　　　　内容　　　　　　　　　　　

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講義の概要

I データとの対話のプロセス

参考までにsasを走らせてみる→sasプログラム集のens0.sasを実行してみる。

注)次回以降、フロッピ（2HD、Win/dosフォーマット）ーを忘れないこと。

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II　SASの使い方

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III.データを集める

IV　データを分析し、解釈する。

IIIについては授業で紹介しないので自主的に読んでおいて下さい。

1.処理プロセスと予備的分析

　　・メトリックな変数

• データの概要を把握する:記述統計の算出。
• 変数の分布を把握する:ヒストグラムを描く。
• 二つの変数の関係をみる:散布図を描く。相関係数を算出する。
• 参考)詳細な記述統計を算出する。

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2.検定

　　・メトリックな変数

• 二つの変数の直線的な関係の有無を検定する:相関係数についての検定。
• 参考)男性と女性では、広告への反応が違うか?
  • 二つの母集団の平均値の差の有無を検定する:t検定をする。
• 参考)飲用頻度によって広告への反応が違うか?
  • 3つ以上の母集団の平均値の差の有無を検定する:一元配置の分散分析をする。

　　・ノンメトリックな変数

• 単純集計表の作成。
• 二つの変数の関連性の有無を検定する:クロス集計表の作成と検定

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　最終レポートに向けての中間報告(3分程度で報告&3分程度で質疑応答)

　1~20番目のグループの報告にコメントする。

　21-30番目のグループの報告にコメントする。

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　各グループへのコメントをよむ。　

　表計算ソフトからのデータの読み込み(重要)

　3.メトリックな変数を別の変数で説明する:重回帰分析(その1)

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　3.重回帰分析(その2)

　　回帰診断、ダミー変数による回帰分析

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ケース　LaQuinta

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　4.変数を集約する:主成分分析

　　　類似する変数の裏側にある要因を抽出する（因子分析）。

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　5　消費者や企業を分類する（クラスタ分析）。

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V　データの分析結果を報告する

　　最終報告会：5分で報告。5分のQ&A

　1~20番目のグループの報告にコメントする。

　21-30番目のグループの報告にコメントする。

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　各グループへのコメントをよむ。

最終レポート提出(教務に提出するよう手配する予定。後日連絡します)