１．多変量解析の基礎

　　（１）．変量統計のエッセンスを知る

　　　　ａ． 基本的な統計量とその意味

　　　　ｂ．標本抽出の深い意味

　　　　　　・正規分布

　　　　　　・χ二乗分布

　　　　　　・t‐分布

　　　　ｃ．区間推定の原理と意味

　　　　ｄ．統計的検定の原理とそのロジック

　　　　ｅ．ミスリーディングなp値―根拠に基づいた医療(EBM)とメタアナリシス

　　（２）．基本となるのは二変量の取扱い

　　　　ａ．散布図と線形回帰

　　　　ｂ．共分散

　　　　　　・相関係数の意味を正しくつかむ

　　　　ｃ．変量をベクトルで扱う

２．多変量解析の原理と、各分析法の実例と留意点とそのポイント

　　（１）．重回帰分析

　　　　・線形回帰の多次元化

　　（２）．主成分分析

　　　　・何が最も重要な要因なのか

　　（３）．ロジスティック回帰分析

　　　　・0.1の結果を分析する

　　（４）．分散分析

　　　　・2つの群れの親は共通？別物？

　　（５）．判別分析

　　　　・統計学上のデータ解析手法

　　（６）．ノンパラメトリックな手法

　　　　・順位和検定、他

３．多変量解析のツールとデータ可視化・例とそのポイント

　　（１）．R と Python、どちらがよいか？

　　　　ａ．統計計算ソフトの王道を継いだ R

　　　　ｂ．高速のプログラミング言語として魅力ある Python

　　（２）．データの可視化の手法と有用性

　　　　ａ．説得力のある分布表のいろいろ

　　　　ｂ．その他の可視化の例

　　　　　・データの分布状況を視覚的に把握