| 単 位 数 | 学年配当 | 開講期間 | 担 当 教 員 |
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| 2 | 2 | 後期 | 千 頭 聡・吉 原 智恵子 |
| テ｜マ | 多変量解析手法を用いてデータを解きほぐそう |
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| 講義の概要・ねらい |
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| 3 つ以上の変数を持つデータ （多変量データ） を対象とする研究を想定し、 研究計画の立て方、 データの取り方、 解析手法や解析の進め方、 解析結果の評価のしかたについて学ぶ。 具体的には、 代表的な統計解析パッケージである SPSS を用いて、 重回帰分析、 因子分析、 判別分析などの多変量解析手法を実例で学ぶ。 なお、 演習では、 千頭が担当するクラスでは地域社会分野のデータを、 また吉原が担当するクラスでは心理学関連のデータを主として取り扱う予定である。 |
| 講義のながれ |
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| 第 1 週 多変量解析の概要 第 2 週 データ構成、 尺度の種類、 相関、 偏相関 第 3 週 SPSS の使い方、 記述統計、 相関分析 第 4 週 分散分析 第 5 週 回帰分析 第 6 週 重回帰分析−その 1 第 7 週 重回帰分析−その 2 第 8 週 因子分析−その 1 第 9 週 因子分析−その 2 第 10 週 主成分分析 第 11 週 林の数量化理論 第 12 週 その他の多変量解析−その 1 第 13 週 その他の多変量解析−その 2 上記に示す流れは、 授業の進捗度合い、 受講生の理解度等を勘案して変更することがある。 |
| 学習上の留意点 |
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| ・受講に当たっては、 統計に関する基礎的な知識が必要である。 統計学基礎および社会調査法を履修していることが強く望まれている。 ・演習を主体とした授業形式も取り入れるため、 遅刻は一切出席と認めない。 ・4 回以上欠席したものは単位を認めない。 ・おおむね毎回課題を課すとともに、 随時小テストを行う。 |
| 成績評価の方法 |
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| 出席状況、 授業態度、 課題提出、 最終試験を総合的に評価する。 |
| 使用テキスト |
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| 『データの処理と解析』 岩淵千明 福村出版 |
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