本ウェビナーでは、まずメタ分析の基本的な考え方と概要について解説します。
続いて、代表的なメタ分析モデルである固定効果モデル・ランダム効果モデル・マルチレベルモデル・メタ回帰についてご紹介します。
さらに、ユーザー作成コマンドを用いたネットワークメタ分析についても取り上げます。
講義の中では、具体的な分析事例を交えながら、メタ分析の結果の解釈や確認すべきポイントについても詳しく説明します。
また、適宜 Stata を使用し、メタ分析を実際に行う一連の操作を実演します。
メタ分析に関心のある方、これから実践的に学びたい方は、ぜひご参加ください。
※適宜、Stataでの操作を解説します。
理論講義を約3時間、Stataでの操作講義を約1時間(休憩込)を予定しております。
※構成は変わる可能性があります。予めご了承ください。
Stataの基本操作が分からない方は「Stata入門」ウェビナーのアーカイブをご覧ください。
Stata入門ウェビナーのアーカイブへ
専門領域:統計学、機械学習、地球物理データ解析
研究テーマ:自然科学、社会科学のデータ解析、モデル化に資する最先端データ科学手法の開発
ホームページ:https://researchmap.jp/keisukeyano
https://sites.google.com/site/kyanostat/
2012年3月 東京大学工学部計数工学科, 学士
2014年3月 東京大学情報理工学系研究科, 修士
2017年3月 東京大学情報理工学系研究科, 博士 (情報理工学)
2017年4月 - 2020年3月 東京大学, 情報理工学系研究科, 助教
2020年4月 - 現在 現職