| １． |
授業の内容（Course Description） |
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風が吹けば桶屋が儲かるというように、社会や自然界で起こっている様々な出来事は複雑な因果関係で互に結びついている。そのような関係を解きほぐす手段として最近特に注目を浴びている最先端の統計方法に構造方程式モデリング（または共分散構造分析）があり、マーケティング、社会学、心理学、医療看護福祉等、様々な分野で急速に普及している。この方法の面白い所は、様々な出来事を丸や四角で描き、それらを矢印のついた線で結んで因果関係を指定するだけで、ソフトが自動的にモデルとデータとの適合度を計算し、出来事の因果関係を推定できることである。つまり、特に統計学を知らなくとも簡単なソフトの使い方を学ぶだけでこの統計分析を始めることができる。そこで、経済・経営・スポーツ等で興味のある問題を見つけ、自分なりの仮説を立て、データを集め、その仮説が支持されるかどうか構造方程式モデリングを使って調べてみよう。
なお経済学等の分野でよく使用される統計技法である回帰分析はこの構造方程式モデリングの特殊ケースである。本授業では構造方程式モデリングへの入門として始めにまず回帰分析を学ぶ。また、心理学等の分野で使われる因子分析もやはり構造方程式モデリングの一つの特殊ケースである。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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（１）回帰分析と構造方程式モデリングの基本理論と実際の推定方法を習得する。
（２）自分の研究テーマを決め、データを集め、コンピュータで推定を行い、実証結果をまとめる。
（３）コンピュータソフト（報告のためにパワーポイント、回帰分析とデータ処理のためにエクセル、構造方程式モデリングのためにAmos）の使い方を習得する。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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演習は学生諸君によるコンピュータ実習、報告の作成と発表を主とするが、その報告と提出されたレポートの内容によって成績を評価する。また、授業の性質上、出席しないと授業についてゆけなくなることに留意してほしい。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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テキスト：豊田秀樹他『原因をさぐる統計学』1992年、講談社ブルーバックス
参考文献：小塩真司『はじめての共分散構造分析』2008年、東京図書
豊田秀樹編『共分散構造分析（Amos編）』2007年、東京図書
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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随時練習問題や課題を提示するので、締切りまでに解答して提出すること。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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本演習では統計学とコンピュータを楽しむ事を基本とする。あまり細かいことにはこだわらず、自分にとって何か面白いテーマを見つけて欲しい。はじめは統計学を知っている必要はないが、演習の中でその都度必要となる知識を積極的に学んでいって欲しい。統計学を履修していなかった人は、入門統計学や統計学総論といった科目を平行履修することを薦めます。
授業内容、データや他の詳しい授業情報は私の授業サイト（http://stat.matrix.jp）に掲載される。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
構造方程式モデリング（１） 相関係数
【第２回】
構造方程式モデリング（２） 相関係数
【第３回】
構造方程式モデリング（３） 重回帰分析
【第４回】
構造方程式モデリング（４） 重回帰分析
【第５回】
構造方程式モデリング（５） 重回帰分析
【第６回】
構造方程式モデリング（６） 重回帰分析
【第７回】
構造方程式モデリング（７） 複雑な回帰システム
【第８回】
構造方程式モデリング（８） 複雑な回帰システム
【第９回】
構造方程式モデリング（９） 複雑な回帰システム
【第10回】
構造方程式モデリング（10） 複雑な回帰システム
【第11回】
構造方程式モデリング（11） 複雑な回帰システム
【第12回】
構造方程式モデリング（12） 潜在変数の導入
【第13回】
構造方程式モデリング（13） 潜在変数の導入
【第14回】
構造方程式モデリング（14） 潜在変数の導入
【第15回】
構造方程式モデリング（15） 潜在変数の導入
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