| 科目名 | 多変量解析の基礎 |
| 担当者 | 藤本 隆史 |
| 開講期 | 2023年度春学期 |
| 科目区分 | 週間授業 |
| 履修開始年次 | 3年 |
| 単位数 | 2単位 |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業題目 | 重回帰分析など多変量解析の基礎 |
| 授業の達成目標 | 社会調査士科目の（Ｅ）に当たる。多変量解析のそれぞれの分析手法について、分析の目的や意味を理解した上で適切な分析を行えるようになることを目標とする |
| 今年度の授業内容 | 社会調査のデータ分析で用いる多変量解析法について、その基礎的な考え方と分析の手順を学ぶ。まず相関係数と回帰分析の基礎を理解した上で、重回帰分析やパス解析、ロジスティック回帰分析、分散分析、因子分析など、多変量解析の分析手法を紹介する。あわせて、データ分析の結果のまとめ方の説明を行う。 |
| 準備学修 予習・復習等の具体的な内容及びそれに必要な時間について | 授業の終わりに次回の授業内容を発表し、必要に応じて該当する資料の範囲を指示するので事前に見ておくこと。また、配布資料を見直したり、毎回実施される課題の解説により授業内容を復習し、理解を深めること |
合計60時間 |
| 自習に関する一般的な指示事項 | Excelなど統計ソフトの使い方に慣れておくこと |
| 第1回 | 授業概要：授業の進め方や多変量解析の概要を説明する |
| 第2回 | 相関と散布図：散布図のパターンから相関関係の考え方を学ぶ |
| 第3回 | 相関係数について：連続変数間の関連の強さを数値で示す方法を学ぶ |
| 第4回 | 相関係数の統計的検定について：相関係数の統計的検定の方法を学ぶ |
| 第5回 | 回帰直線について：連続変数間の因果関係の分析方法を学ぶ |
| 第6回 | 偏相関について：第３変数を用いる偏相関係数の考え方を学ぶ |
| 第7回 | 重回帰分析について（１）：複数の独立変数と従属変数の因果関係を分析する重回帰分析の考え方を学ぶ |
| 第8回 | 重回帰分析について（２）：重回帰分析の分析方法を学ぶ |
| 第9回 | パス解析について：重回帰分析を応用したパス解析の考え方と方法を学ぶ |
| 第10回 | ロジスティック回帰分析について：従属変数が2値の回帰分析の方法を学ぶ |
| 第11回 | 分散分析について（１）：平均値の差を分析する分散分析の考え方を学ぶ |
| 第12回 | 分散分析について（２）：２要因の分散分析の分析方法を学ぶ |
| 第13回 | 因子分析：データを因子に分類する分析方法を学ぶ |
| 第14回 | 集計結果のまとめ方：データ分析の結果を報告書などの形式に整理する方法を学ぶ |
| 第15回 | 講義のまとめ：多変量解析法の考え方や、授業で取り上げた分析手法の手順などを整理する |
| 授業の運営方法 | 毎回、授業内容を記した資料を配布する。ウェブ上の教材も利用する。分析手法に関する講義にあわせて、実際にエクセルやSPSSを用いたデータ分析も行う。また、学期末に、授業内容全般を含む確認テストを実施する。
遠隔授業については、Teamsを使用しリアルタイムで行う。 |
| 課題 試験やレポート等に対するフィードバックの方法 | 授業課題については、次回の授業時に解説する。 |