基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	社会統計学Ⅱ（人間福祉）／Social Statistics Ⅱ
時間割コード ／Course Code	I571310001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	総合文化学部人間福祉学科社会福祉専攻昼間主コース／College of Global and Regional Culture Department of Human Welfare
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	細川　妃奈子（非常勤）／Hinako HOSOKAWA
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
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
細川　妃奈子（非常勤）／Hinako HOSOKAWA	人間福祉学科／Department of Human Welfare

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	各専攻で学習・研究する社会的事象の基本的な情報の一つである統計の理解に資する基本的な知識を学習する。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	講義終了後またはメールにて対応します。
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal この講義では、「社会統計学Ⅰ」の内容を踏まえ、社会調査データの分析で用いる基礎的な多変量解析法について、その基礎的な考え方と方法を学びます。講義ではPCで実際にデータを加工します。 　到達目標として、基礎的統計リテラシー（統計を読み取り必要な情報を得る力・統計を作成し生活な情報を作る力など統計を活用する力）を高めること目指します。 メッセージ ／Message 社会で起きている現象の多くは、一つの要因で起こることよりも、複数の要因が関係によることもあります。逆に、一つの要因が複数の現象を生み出すこともあります。社会統計学における多変量解析は、社会現象に関わる様々な要因の関係を数学で表そうとするものです。講義では、事例をできるだけ多く紹介し、多変量解析のイメージや基礎的な考え方をお話ししたいと思います。 到達目標 ／Attainment Targets １．多変量解析に関する基本的な知識・技術が身についている ２．多変量解析の学習を通じて、社会現象が多様な要素から成り立っていることを想像できる ３．統計解析んど、数量データを活用するメリットを学ぶとともに、そのデメリットと等も学び、多面的に社会現象を理解・想像できる。
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. 　下記のテキストを使用する。受講者は各自入手すること。また、社会統計学Ⅰのテキストを随時参考資料として使用する。 　ほか、必要に応じて別途、講義中で指示する。 ○主テキスト 涌井良幸、涌井貞美『多変量解析がわかる』技術評論社　2011 学びの手立て ／Way of learning ①「履修の心構え」 原則として、毎回パソコンを使用して統計データの加工・処理を学習します。そのため講義冒頭でデータの配布等を行います。遅刻・欠席は受講上大きな支障となります。注意してください。なお、欠席に関しては、必ず欠席届を提出してください。 ②学びを深めるために 本講義ではPC使用が必須です。PC操作が苦手な人もいると思いますが、卒業後は必須の技術です。本講義では主としてEXCELを使用しますので、日ごろからEXCELに触ることをお勧めします。小遣い帳、燃費計測、バイトの給与計算等、日ごろの生活で使ってみてください。 評価 ／Evaluation 平常点：70％、期末課題：30％ 平常点：毎講義で、課題を配布するので、その課題を加工して提出してください（課題の取り組み方、授業態度等）。 講義中で学習した内容について、EXCELデータを加工して回答する課題を出題する。受講生は回答の上、期限までに提出する。
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses （１）関連科目 　「社会統計学Ⅰ」　社会統計学Ⅱは、社会統計学Ⅰで学習した内容を踏まえて行うため、前期（Ⅰ）・後期（Ⅱ）を連続して受講することが望ましい。 　ただし、社会統計学Ⅱを先に受講することを妨げない。

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	イントロダクション（講義の趣旨・方法・スケジュールの説明）	①統計関連書籍・サイト閲覧
2	2	「多変量解析」を学ぶ前に（社会統計学Iの復習）	①＋②講義使用データの復習
3	3	「多変量解析」とは何か？（多変量解析の種類と用途、その方法の概要）	①＋②講義使用データの復習
4	4	数値データに基づいて予測する「重回帰分析」1	①＋②講義使用データの復習
5	5	数値データに基づいて予測する「重回帰分析」2	①＋②講義使用データの復習
6	6	数値データに基づいて予測する「重回帰分析」3	①＋②講義使用データの復習
7	7	数値データに基づいて予測する「重回帰分析」4	①＋②講義使用データの復習
8	8	複数の変数を合成する「主成分分析」1	①＋②講義使用データの復習
9	9	複数の変数を合成する「主成分分析」2	①＋②講義使用データの復習
10	10	複数の変数を合成する「主成分分析」3	①＋②講義使用データの復習
11	11	複数の変数を合成する「主成分分析」4	①＋②講義使用データの復習
12	12	データの背後を分析する「因子分析」１	①＋②講義使用データの復習
13	13	データの背後を分析する「因子分析」２	①＋②講義使用データの復習
14	14	データの背後を分析する「因子分析」３	①＋②講義使用データの復習
15	15	データの背後を分析する「因子分析」４	①＋②講義使用データの復習
16	16	講義のふりかえり・まとめ（レポート提出）	①＋②講義使用データの復習