Rでデータの統計解析を行います

Rを使ってデータの統計解析を行います。 解析対象のデータはCSVかExcelファイルのフォーマットを想定しています。 大学の統計入門レベルの簡単なご依頼から、各種論文，看護研究・医療統計など幅広く対応しておりますので、DMやお見積もり相談で解析したい内容をご相談頂けると幸いです。 大学や専門学校、企業での統計に関する課題のご相談なども大歓迎です。 「課題のここの部分が分からないけど教えて欲しい」といった依頼にも丁寧に対応させて頂きます。 【経験・実績】 現役の開発・研究者です。 統計処理やデータ分析を行い、論文誌や国際学会への論文投稿を多数行っております(全て査読あり)。 【購入をご検討中の方へ】 データのフォーマットによってできる検定も異なるため、「どのようなデータか」「どんな分析をしたいか」を合わせてご連絡頂けると幸いです。 Rでのプログラミングを教えるというよりは、解析手法や解析結果（検定結果の数値、グラフ、結果の解釈）をお伝えすることを主目的としております。 ※分析に使用したコードは納品可能なので、必要であれば予めご相談下さい。 【対応可能な解析手法（一部抜粋）】 ・平均値の信頼区間の計算 ・外れ値の検定と除外 ・正規性の検定 ・2群の等分散性の検定 ・3群以上の等分散性の検定 ・2群間の平均値の比較(t検定) ・対応のある2群間の平均値の比較(paired t検定) ・3群以上の間の平均値の比較(一元配置分散分析one-way ANOVA) ・ANOVAのpost-hoc検定(Tukey法、Bonferoni法など) ・対応のある2群以上の間の平均値の比較(反復測定分散分析 repeated-measures ANOVA) ・相関係数の検定(Pearsonの積率相関、Spearmanの順位相関、MIC等) ・線形回帰分析(単回帰、重回帰) ・一般化線形モデル（ロジスティック回帰） ・生存期間解析 ・主成分分析 ・因子分析 ・結果の信頼性（クロンバックα等） Mann-Whitney U検定やWilcoxon符号順位和検定、Kruskal-Wallis検定などのノンパラメトリックな検定や、もちろん統計要約にも対応しております。 ここに挙げた検定手法は一部なので、是非一度行いたいデータ分析や統計処理についてご相談頂けると幸いです。