統計的推論の核心的な手法であるベイズ推論（Bayesian Inference）と、カテゴリカルデータ分析に特化した林の数量化理論を学習します。SPSS Bayesian Statisticsを活用して、二項比率、平均の差、相関係数、回帰モデル、分散分析など、多様な統計分析を実習し、カテゴリカル変数の内面的な洞察を引き出す数量化理論1〜4類をマスターします。

構造方程式モデリング（SEM）のブートストラップ手法と階層線形モデル（HLM）を活用した多層データ分析を学びます。AMOSプログラムの高度な機能からHLMの実務適用まで、複雑な研究データを分析する統計専門家へと成長できる深化課程です。教育、心理学、社会学、保健分野の実際の研究事例を通じて、理論と実務の両方を習得します。

65次オープンハウスは、変数タイプの遷移によってデータ分析が豊かになることを示しています。大きく点数化、区間化、最適尺度化を扱います。 66次オープンハウスは、周辺効果の概念と理解、サブグループ分析について詳しく学習します。

63次オープンハウスは、エフェクトサイズの概念とSPSSのエフェクトサイズの出力結果を説明します。また、サンプルサイズと検定力の概念とSPSSの検定力分析方法についても取り上げます。 64次オープンハウは、線形回帰の拡大と進化について詳しく学びます。

KNIMEの基本使用法から高度なデータ分析技法まで実習を通じて学習し、実際のデータに適用可能な分析スキルを習得します。

KoreaPlus SPSSを活用してPSMについて学びます。

KoreaPlus SPSSを活用してText Analyticsについて学びます。