科目ナンバー

LG-SC5-104L

履修条件・関連科目等

特になし

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

講義の前半では、因子分析、多様な多変量解析について、それぞれの特徴を学び、違いを理解する。後半では、理論から演繹した作業仮説の設定、リサーチデザインの設計、データの入手などについて学習をした後、重回帰分析を中心とした実習を行う。

科目目的

ここでは、たとえば、外れ値、多重共線性、heteroschedasticityなど、分析に伴う様々な問題を検知し、それらの問題に対応して、より確度の高い分析を行う技能を習得する。さらに重回帰分析から発展した解析技法としてパス解析と共分散構造分析について学習し，高度な知的教養を養う。

到達目標

複数の多変量解析手法とそれらの間での違いを理解し、論理構築力を高めることで解析目的に応じた手法の選択ができるようになる。さらに、重回帰分析を中心にして、実際に多変量解析を研究に使用できる発信力と実践力を身につける。

・重回帰分析をSPSSやエクセルを用いて実行できること．
・重回帰分析の仕組みとその特性を理解し，分析結果の誤った解釈を避けれること．
・論理構築力を鍛錬し，重回帰分析を使った量的研究の論文を読み解くことができるようになること．
・重回帰分析を使って量的研究の論文を書けるようになることで発信力を養う．

授業計画と内容

I. イントロダクション
　1. クラス・オリエンテーション
　2. 社会分析のプロセス（課題リーディングとまとめ）
　3. 科学的な推論をする：原因を追い詰める（課題リーディングとまとめ）
　4. データの中の隠れた構造を見出す：因子分析
　5. マクロデータを利用する：国際比較研究
　6. 分類する系統の分析：クラスター分析
II. 多変量解析実習（重回帰分析を中心に）
　7. 重回帰分析の考え方：理論、仮説、操作化、回帰式（課題リーディングとまとめ）
8. 重回帰分析の実際：分析の基本
　9. 重回帰分析の実際：問題処理の技能を身につける
　　　・重回帰分析の問題点と対処法を理解する：多重共線性、外れ値、heteroschedasticity
　10. 重回帰分析の実際：分析技能の幅を広げる
　11. 重回帰分析を使いこなす：多様な検定についての知識をもつ
　12. 他の多変量解析：二項ロジスティック回帰
13. 他の多変量解析：多項ロジスティック回帰・順序ロジスティック回帰
　14．総合演習

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回授業の最後に提示する課題に必ず取り組むこと。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

・数回、課題の発表をしていただきます。一度も発表をしなかったり、あるいはしてもクオリティが著しく不十分であると認められる場合は単位認定ができません。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

SPSSとエクセルを使用．

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

・授業で使用するテキスト等はこちらで用意します．

その他特記事項

参考URL