履修条件・関連科目等

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

【テーマ】 社会調査を用いたデータ分析

本演習では、社会科学の分野で用いられるデータの取得と分析の手法を学びます。1年目は「社会調査を通じて、人間の意識と行動を探る」ことを目的とします。具体的には、ウェブ調査のサービスを利用して、「自分で社会調査を企画し、データを集める」「集めたデータに対し、適切な方法で統計的な分析をする」ことに取り組みます。

科目目的

この演習の第1の目的は、人間の心理や行動を測定できるような社会調査を実施することです。調査票作成や実験計画の技術と研究対象の背景に関する学習も含みます。第2の目的は、得られたデータ（あるいは既存のデータ）を適切な方法で分析できるようにすることです。1年目はクロス集計・相関分析・回帰分析・分散分析など、基本的な分析方法を中心に、社会調査データの分析によく用いられる統計分析について実践的に習得します。（重回帰分析以外の多変量解析は2年目に扱います。）

到達目標

後期の目標は次の通りです。①前期に収集した調査データを用いて統計的分析を行う、②報告書を作成する。さまざまな分析手法だけでなく、欠損値やデータの変換などデータ処理の実際についても修得します。

授業計画と内容

第1回　データの回収とクリーニング
第2回　単純集計表の作成
第3回　クロス集計
第4回　χ二乗検定
第5回　多重クロス集計と交互作用
第6回　相関分析
第7回　信頼性係数と尺度
第8回　回帰分析（１）一変量の回帰分析
第9回　回帰分析（２）重回帰分析
第10回　回帰分析（３）ダミー変数を用いた回帰分析
第11回　回帰分析（４）ロジスティック回帰分析
第12回　平均値の差の検定：分散分析と多重比較
第13回　報告書の作成
第14回　研究報告会

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／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

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）

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／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

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

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／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）

manabaによる学習支援

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

【テキスト】
中原学(2022)『基礎から学ぶ統計学』羊土社
【参考書】
平井明代 (2017) 『教育・心理系研究のためのデータ分析入門 第2版』東京図書
松原望・森本栄一（2021）『わかりやすい統計学 データサイエンス基礎』丸善出版
日本統計学会（編）(2020)『改訂版　日本統計学会公式認定　統計検定３級対応　データの分析』東京図書
田中豊 ・中西寛子・ 姫野哲人・ 酒折文武・ 山本義郎 (2015)『改訂版　日本統計学会公式認定　統計検定２級対応　統計学基礎』東京図書

その他特記事項

参考URL