検索したい科目/教員名/キーワードを入力し「検索開始」ボタンをクリックしてください。
※教員名では姓と名の間に1文字スペースを入れて、検索してください。
科目名 | 初等多変量解析 | ||||
---|---|---|---|---|---|
旧カリキュラム名 | 初等多変量解析 | ||||
教員名 | 藤原 翔 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 2 | 開講区分 |
文理学部
(他学部生相互履修可) |
科目群 | 社会学科 | ||||
学期 | 後期 | 履修区分 | 選択 |
授業テーマ | 社会学のための初等多変量解析 |
---|---|
授業のねらい・到達目標 | 社会全体を見渡し、その規則性を明らかにするためには社会調査を行って、データを収取し、統計的手法を用いて分析することが有効である。本講義では、実際の社会学的テーマ(学校、仕事、意識、結婚など)を例に、社会調査データの収集とその分析手法、特に複数の変数間の複雑な関連を読み解く多変量解析について学ぶ。<「社会調査士コース」の必修7科目の1科目。「社会調査士」取得希望者は、2年次に必ず履修し単位を修得しなければなりません> |
授業の方法 | 可能な範囲で、各自で電卓を用いて計算を行う。社会調査における統計学的な見方・考え方を身につける。理解を深めるためにデータ解析環境 R言語による作業課題を課す場合がある。 |
履修条件 | 基礎統計学を履修していることが望ましい。 |
授業計画 | |
---|---|
1 | 母集団、標本、点推定、区間推定、仮説検定 |
2 | 平均の差の検定 |
3 | 分散分析(1) |
4 | 分散分析(2) |
5 | 散布図と相関 |
6 | 重回帰分析(1) |
7 | 重回帰分析(2) |
8 | 重回帰分析(3) |
9 | 重回帰分析(4) |
10 | パス解析 |
11 | 主成分分析と因子分析 |
12 | クラスター分析 |
13 | 多変量解析における重要事項の確認 |
14 | 分析と課題学習 |
15 | 総まとめ |
その他 | |
---|---|
教科書 | 教科書以外に、補足・追加資料を配布して授業を行う。 |
参考書 | 足立浩平 『多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門』 ナカニシヤ出版 2006年 兼子毅 『Rで学ぶ多変量解析』 日科技連出版社 2011年 |
成績評価の方法及び基準 | 平常点(30%)、授業内テスト(70%) |
オフィスアワー | 授業終了後あるいはEmailのアドレスを示すので、そちらに連絡すること。 |
備考 | 前期開講「基礎統計学」の続きを行うので、「基礎統計学」を履修していることが望ましい。 |