授業科目詳細

2024 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク

科目名 Course title サブテーマ Subtitle

調査データ分析
＜M＞＜S＞

授業形態/単位 Term/Credits クラス Class

秋/2

授業概要 Course Description 到達目標 Course Objectives

授業種別 / Teaching Types: 講義（対面型）
言語 / Language: 日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description: 社会調査データの計量分析で用いる多変量解析法についての基本的な考え方と主要な計量モデルを解説する。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy: （総合情報学部）
1.知識・技能
　　
2.思考力・判断力・表現力等の能力
　　
到達目標 / Course Objectives: ①知識・技能の観点
・多変量解析についての基本的な考え方を理解し，SPSSなどの統計ソフトウェアを用いて分析に用いることができる。

②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
・自分で理解したことを，口頭でわかりやすく人に説明できる。
・データ分析の手法を，実際の場面で正しく使い分けることができる。

③主体的な態度の観点
・自らの学習を振り返り，適切な改善点を挙げることができる。
授業手法 / Teaching Methods: ・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック

授業計画 Course Content

授業計画 / Course Content: 1　イントロダクション
2　記述統計学のおさらい
3　推測統計学のおさらい
4　分散分析
5　クロス集計・多次元分割表
6　相関係数と回帰分析
7　第三の変数の導入と重回帰分析
8　重回帰分析の論点
9　主成分分析
10　因子分析
11　共分散構造分析
12　ソフトウェアの活用と多変量解析
13　ロジット・プロビット・一般化線形モデル
14　判別分析・クラスター分析
15　様々な多変量解析（パネルデータ分析・マルチレベル分析）
授業時間外学習 / Expected work outside of class: データ分析は，実際に自分で計算し，その結果を吟味することが重要であるため，各回の講義後には復習を行うことがのぞましい。

成績評価の方法・基準・評価 Grading Policies / Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies: 定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期試験（60%），平常試験（40％）
基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy: 多変量解析についての基本的な考え方を理解し，SPSSなどの統計ソフトウェアを用いて，データ分析の実際の場面で正しく使い分けることができるかどうかを評価する。

教科書 Textbooks: 松原望、松本渉（2011）　　『Excelではじめる社会調査データ分析』　　（丸善）　　978-4-621-08165-5

松原望、松本渉（2011）『Excelではじめる社会調査データ分析』の内容については，すでにある程度学習済みであることが望ましいです。
詳しくは，初回の授業で説明します。

参考書 References: 松本渉（2021）　　『社会調査の方法論』　　（丸善出版）　　978-4-621-30631-4
三輪哲、林雄亮　編著（2014）　　『SPSSによる応用多変量解析』　　（オーム社）　　978-4-274-05011-4
小杉孝司、清水裕士（2014）　　『M-plusとRによる構造方程式モデリング入門』　　（北大路書房）　　 9784762828256

担任者への問合せ方法 Instructor Contact: ・授業前後に対応する。

メールアドレス
・matsumo@kansai-u.ac.jp　へメールをください。

備考 Other Comments: 社会調査士資格E科目。基本的な統計学の知識があることが望ましい。「統計学」「基礎数学（確率・統計）」「データリテラシー実習」の3科目のうち1科目以上を履修済み、または同程度の知識を有することが期待される。