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医療統計学：た行
医療統計学、医療経済学、数学のつぼをたとえ話でわかりやすく解説
運営者の20年以上にわたる医療統計学のノウハウを満載
多変量解析
多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate statistics）とは、複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法。主成分分析、因子分析、クラスター分析などがある。一般に、多変量解析を行うためには計算負荷が高く手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった。
近年では共分散構造分析（「構造方程式モデリング」とも言う）が普及してきている。一方、探索的多変量解析で総称される各種の手法がデータマイニングなどでよく使われるようになっている。
主な多変量解析
重回帰分析
主成分分析
独立成分分析
因子分析
判別分析
数量化理論 （I類、II類、III類、IV類）
クラスター分析
コンジョイント分析
多次元尺度構成法 (MDS)
医療統計学は、自己学習ではどうしても時間がかかってしまい効率悪くなりがちです。本セミナー受講により、医療統計学の理論だけでなく実際の作業をどう進めるかなど、具体的な方法を伝授します。これにより、医療統計学の理解が倍増すること間違いなし！この機会にぜひご活用ください。
