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関西大学総合情報学部 授業計画 2015

〈Ｍ〉〈Ｓ〉

調査データ分析 （秋学期　２単位） 松本　渉

■授業概要　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。

■到達目標　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。

■授業計画１　イントロダクション２　記述統計学のおさらい３　記述統計学における回帰分析４　回帰分析の論点５　推測統計学と検定６　推測統計学における回帰分析７　第三の変数の導入と重回帰分析８　主成分分析９　因子分析10　ソフトウェアの活用と多変量解析11　共分散構造分析12　多次元分割表13　数量化14　ロジット・プロビット・一般化線形モデル15　様々な多変量解析（判別分析・対数線形モデ

ル）

■授業時間外学習　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　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（40％）、平常試験（60％）

■成績評価の基準　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『Excel ではじめる社会調査データ分析』（丸善）松原望、松本渉　2011

『多変量データ解析法』（ナカニシヤ出版）足立浩平　2006　教科書は２冊とも必要になりますので、初回授業時までに購入しておいてください。

■参考書『カテゴリカル・データ解析入門』（ナカニシヤ出版）太郎丸博　2005

『調査データ分析の基礎─ JGSS データとオンライン集計の活用』（有斐閣）岩井紀子、保田時男　2007

■備考　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。

Analysis of Survey Data