2020 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
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70673
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
ミクロ政治データ分析実習
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/1
担任者名
Instructor
名取 良太
曜限
Day/Period
水2
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

実験・実習・製図

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

 本実習は、政治意識調査データを用い、カテゴリカルデータに関する高度な多変量解析手法を学習するとともに、本格的な計量政治学の論文執筆の基礎を身に付けることを目的とする。
 受講者には基本的な分析手法を身に付けることは当然のこととして、最終的には自身でデータセットを作成し、分析を行ったレポートを作成してもらうことになる。使用ソフトはRとする。

到達目標 / Course Objectives

カテゴリカルデータに関する高度な多変量解析手法を習得する。
計量政治学の論文執筆の基礎を身に付ける。

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

1.オリエンテーション
2.カテゴリカルデータの特徴と分析手法
3.独立性の検定    
4.因子分析
5.順序回帰分析
6.多次元尺度構成法(MDS)
7.プロビット分析
8.多項ロジット・プロビット分析
9.マルチレベルモデリング
10〜15.レポート作成

授業時間外学習 / Expected work outside of class

本演習は、講義の基礎知識にもとづきデータの加工や解析を行うため、講義内容の理解をするよう復習しておくこと。

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

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
第3回〜第9回までは、毎授業でレポート提出を求める。欠席は3回までしか認めない。最終のレポートでは、高度な分析手法を用いた5000字程度のレポート提出を求める。レポート(100%)で評価する。

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

カテゴリカルデータ分析のための統計的手法を十分に理解していること。

教科書
Textbooks

参考書
References

浅野正彦,  矢内勇生  Rによる計量政治学  オーム社  4274223132
今井耕介  社会科学のためのデータ分析入門(上)    岩波書店  400061245X
今井耕介  社会科学のためのデータ分析入門(下)    岩波書店  4000612468

フィードバックの方法
Feedback Method

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

適宜、指示する。

備考
Other Comments

専門性が高く、高度な統計的手法を学んでいきます。毎時間新しい分析手法を学び、会得してもらうため、欠席・遅刻が大きく評価に影響することに留意して下さい。

(1)成績評価の方法、基準・評価
次のとおり、評価割合を変更します。
・関大  LMS  で指示する課題(100%)
(2)担任者への問合せ方法
授業に関する問い合わせは、関大  LMS  のメッセージ機能で連絡してください。
(3)授業形態*
実習課題をPDFファイル等で示したり、講義内容を収録した動画をオンデマンド配信したりするかたちで授業を行います。課題や動画は、Dropbox  にアップロードします。視聴  URL  は、関大  LMSに提示します。