査読つき論文を書くのに必要な統計知識のオンラインレクチャー

ビジネスパーソンが研究者へと転身するにあたり、査読つき論文を書くために最低限必要な統計知識を教えて頂きたいと思っています。 当方のプロフィールは、上位の国立大学の文系を卒業、統計については学校で学んだものの内容をほぼ忘れてしまっている状態の40代です。専門的な論文を書いた経験はありません。 業務多忙の中で、研究者として査読つき論文を書くために最低限必要な統計知識をマスターしたいと思っています。素材となる定量調査のデータはある程度（N数が300〜5000、設問数が20〜40のデータがいくつか手もとにあります）持っているので、どうやって分析していくのかを実地で（オンラインで画面共有しながら）レクチャーいただける方を探しています。 【希望するレクチャー形式】 ●オンラインで1回60分のMTG形式を数回に分けて実施（納品希望日は仮で3/31に書いていますが、回数が複数になると思います。どのぐらいの回数でどんな風に進めていくかを、ご提案にてご教示ください） ●データをこちらからも共有し、画面共有で実際の操作などを教えて頂きたい ●統計操作に必要なソフトなどはこちらで購入します 【レクチャーいただきたいことの概要】 ━━━━━━━━━━━ 1. 基本的な統計的知識 ① 記述統計（Descriptive Statistics）：データの概要を示すための基本的な統計手法 主な指標 ●平均値（Mean）：データの中心的な値 ●中央値（Median）：データを小さい順に並べたときの中央の値 ●最頻値（Mode）：最も多く出現する値 ●標準偏差（Standard Deviation, SD）：データの散らばり具合 ●分散（Variance）：標準偏差の2乗 ●範囲（Range）：最大値と最小値の差 データの可視化 ●ヒストグラム（分布の確認） ●箱ひげ図（データの分布と外れ値の確認） ② 推測統計（Inferential Statistics） データから母集団について推測を行うための統計的手法 仮説検定（Hypothesis Testing） ●帰無仮説（H₀）：「差がない・効果がない」という仮説 ●対立仮説（H₁）：「差がある・効果がある」という仮説 ●有意水準（α = 0.05など）：統計的に有意かどうかの基準 ●p値（p-value）：帰無仮説が正しい場合に観測データが得られる確率（p < 0.05 なら有意） 信頼区間（Confidence Interval, CI） 効果量（Effect Size） ━━━━━━━━━━━ 2. 主要な統計分析手法 論文に適した統計分析を選ぶことが重要です。 ① 平均値の差の検定 ●t検定（t-test） ●対応のあるt検定（paired t-test） ●一元配置分散分析（ANOVA） ●二元配置分散分析（Two-way ANOVA） ② 相関・回帰分析 ●ピアソンの相関係数（Pearson’s r） ●スピアマンの順位相関（Spearman’s ρ） ●単回帰分析（Simple Regression） ●重回帰分析（Multiple Regression） ③ 比率の比較 ●カイ二乗検定（χ² test） ●フィッシャーの正確確率検定 ━━━━━━━━━━━