基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	社会統計学特論／Social Statistics
時間割コード ／Course Code	W11M002201
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	地域文化研究科南島文化専攻南島文化専攻／Graduate School of Regional Culture Department of Ryukyuan Culture Department of Ryukyuan Culture
曜限 ／Day, Period	月／Mon　6
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2
主担当教員 ／Main Instructor	宮平　隆央（非常勤）
科目区分 ／Course Group	専門教育科目　専門教育科目選択／専門教育科目 専門教育科目選択
教室 ／Classroom	13-506／13-506
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
宮平　隆央（非常勤）	人間福祉学科／Department of Human Welfare

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	本授業は専門社会調査士資格取得のための科目であり、「多変量解析に関する演習（実習）科目」に該当します。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	ptt505@okiu.ac.jp
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 社会学的な研究で用いられることの多い離散データ（クロス集計表や２値データ）の分析法を中心に、代表的な多変量解析法を学びます。複数の変数の因果関係やデータの構造を分析し、仮説に対する結論を導き出す方法として様々な多変量解析法が開発されています。講義では実際にデータを加工します。到達目標：社会現象等に関する概念モデルの計量的分析法を習得することを目的とします。 メッセージ ／Message 多変量解析法による仮説検証の醍醐味を味わい、分析の面白さや視野の広がりを体感しましょう。 到達目標 ／Attainment Targets 授業は次の3ステップを経て、計量モデルを用いた分析法を学び、コンピュータを用いて実際に分析することのできる能力を習得します。1）多変量解析を学ぶために、数理統計学の理論的基礎が理解できること。統計パッケージソフト(SPSS)を用いてデータを処理しながら統計の基礎を復習します。2）各々の多変量解析の特性と利用上の留意点が理解できること。社会調査データを用いて分析実習を行います。SPSSによる分析手順と結果の解釈法、分析結果の記述方法を実践的に学びます。3）最後に、履修生の研究テーマに関する先行研究のなかから、授業で紹介した多変量解析法を用いた実証的研究を選定し、論文の読解を行います。仮説の構築、適切なデータ処理、結果の記述や考察までの「データ分析の流れ」が理解できるようになります。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. 教科書は、履修生の学習歴を聞いてから選定します。また、分析に必要なデータや操作マニュアルを、電子ファイルで配布します。 ○太郎丸博　「人文科学　カテゴリカルデータ解析」ナカニシア出版 ○村瀬洋一ほか共編「SPSSによる多変量解析」オーム社 ○岩井紀子ほか「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 ○数理社会学会　監修　「社会の見方、測り方：　計量社会学への招待」勁草書房 学びの手立て ／Way of learning １）第１回目の授業で受講生の関心などを共有し、教科書や学習内容を決定するので、必ず出席してください。 ２）分析ソフトを用いた統計解析という専門性を修得するには、学習の積み重ねが必要です。授業はすべて分析実習をともなうので、できるだけ欠席はしないこと。 ３）Excelで集計表を作成した経験があることが望ましい。高度な数学知識がなくともよい。意欲と関心を持って最後まで取り組める人を歓迎します。 評価 ／Evaluation 平常点:30%、宿題の提出:30 %、期末レポート:40% 平常点：毎講義でのコメントペーパー提出 宿題の提出：講義中で課題を指示する 期末レポート：講義中で説明する
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 修士論文等の量的調査法によるデータ収集と分析

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	データの種類と多変量解析法の使い分け、統計パッケージソフトの基本的操作	テキスト等の通読
2	2	同上	前回講義の復習
3	3	多変量データ行列と基本統計量（分散と共分散）、因果と相関の違い	テキスト等の通読
4	4	同上	前回講義の復習
5	5	推定と仮説検定、サンプルと母集団について	PCによるデータ加工の復習
6	6	クロス表の分析（１）独立性の検定	同上
7	7	クロス表の分析（２）多重クロス表のログリニア分析	同上
8	8	分散分析（１）平均と分散、交互作用	同上
9	9	分散分析（２）２因子の相互作用、一般線形モデルとは	同上
10	10	重回帰分析（１）回帰分析の基本、モデルの評価	同上
11	11	重回帰分析（２）回帰モデルの比較検討、分析時の注意点、結果の記述方法（パス図）	同上
12	12	回帰分析の応用-独立変数に質的変数を含んだ回帰分析	同上
13	13	ロジスティック回帰分析（１）ロジット、係数の推定と検定、モデルの評価と解釈	同上
14	14	ロジスティック回帰分析（２）モデルの比較検討、分析時の注意点	同上
15	15	多変量解析法を用いた原著論文の読解、期末レポート課題の発表	同上