| １． |
授業の内容（Course Description） |
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統計ソフトウェアを用いたより高度な統計手法の習得をめざします。実際の社会調査において、また二次データの分析などにおいて、より高度な集計・統計分析ができるようになることを目標とします。SPSSやExcel等の統計ソフトを使って実際に統計分析を行うことで、社会現象に対する統計分析のより深い理解を目指します。
プレゼンテーションの為にMS-PowerPointの学習を並行して行い、発表能力を高めることも目指します。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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統計的検定の正確かつ深い理解をめざします。分散分析と重回帰分析を理解し実際に使えるようになります。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席と平常点で50％とWeb-classへの宿題提出20％と最終レポート30％ やはり出席を重視します。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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池 周一郎 著、『社会の「隠れた構造」を発見する −データ解析入門』、2008年、学文社。また、適宜、レジュメを配布する。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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各分析手法の説明が終わると、各自が分析したいデータを探し、分析結果をWeb Classに提出して、次の授業の最初に分析結果を説明することが時間外の課題として設定される。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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デスクトップ・パソコンが利用できる教室でパソコンを（あるいは情報コンセントが利用できる教室でノートパソコンを）操作し、SPSSを使用して実習的に行う。重回帰分析はより進んだ統計分析への第１歩なので、社会調査士の資格取得を目指す学生は、是非履修していただきたい。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
平均値の差の検定
SPSSへの各種データフォーマットに対応したデータファイルのインポートとt 検定
【第２回】
分散分析 ANOVA
バランスド・データの分散分析
１元配置と２元配置
【第３回】
分散分析 GLM
アンバランスド・データの分散分析
【第４回】
分散分析 GLM
平方和の分解の多様性
【第５回】
共分散分析
共分散分析、重回帰分析と一般線形モデル
【第６回】
重回帰分析
重回帰モデル従属変数と独立変数群、偏相関係数、多重共線性、重回帰式、偏回帰係数
【第７回】
重回帰分析
重回帰モデルの解釈 偏回帰係数と標準偏回帰係数、偏回帰係数のt 検定
【第８回】
重回帰分析
回帰式の当てはまりのよさ 寄与率―R2（２乗）、分散分析
【第９回】
重回帰分析
独立変数の選択 標準偏回帰係数の絶対値、偏回帰係数のt検定から、ステップワイズ等の方法
【第10回】
重回帰分析
残差分析
【第11回】
重回帰分析
ダミー変数の導入
【第12回】
主成分分析
超平面と次元縮小、固有値・固有ベクトル
【第13回】
因子分析
因子分析と主成分分析の関係、因子とは何か
【第14回】
因子分析
因子の回転と因子得点
【第15回】
因果分析法
パス解析
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