| １． |
授業の内容（Course Description） |
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この授業では、社会調査から得られたデータを、コンピュータと統計ソフトを使って分析する方法の基礎について学んだ者を対象として、更に発展的なデータ分析能力をマスターすることを目標とする。重回帰分析の習得を中心的な課題としたい。利用するデータは、過去数年間に社会調査実習の授業で収集したデータおよび公開社会調査データである。高度な分析技法についても、できるだけ体感的にその本質的な意味が理解できるように授業を行う。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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社会学的データ分析で用いる基礎的な多変量解析法について、その基本的な考え方と主要な計量モデルについて、とくに重回帰分析を基本としながら、他の計量モデル（たとえば、分散分析、パス解析、ログリニア分析、因子分析、数量化理論など）の中から若干のものをとりあげて理解すること。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席状況など平常点（60％程度）と提出課題の評価（40％程度）による。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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馬場 浩也 著 『SPSSで学ぶ統計分析入門（第２版）』 東洋経済新報社 2005年
石村 貞夫 著 『SPSSによる多変量データ解析の手順（第４版）』 東京図書 2011年
（必要に応じて資料を配布します。）
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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USBメモリを持参し、授業で配布したファイルをそれに保存し、持ち帰ってください。
家や自習室のPCでファイルを開き、授業内容を復習してください。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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授業への参加は、自身のノート・パソコンを持ち、大学のLANにそれが接続可能なことを確認したことのある者に限ります。（ただし、使用する教室によっては教室付属のパソコンが利用できます。開講前に使用教室を確認してください。）
高度なデータの分析をパソコンによって簡単に行うことの楽しさを味わってもらえれば幸いに思います。
毎回の出席が授業内容を理解するための大前提です。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
授業内容の概要
ノートパソコンのLAN接続について
【第２回】
SPSSのインストール
データの読み込み、データファイルの構造
【第３回】
データの加工法（１）
質的データのカテゴリーの統合
【第４回】
データの加工法（２）
量的データを質的データに変換する方法
【第５回】
相関分析（１）
量的変数の関連を探る
【第６回】
相関分析（２）
相関関係・因果関係・疑似相関
【第７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８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９回】
重回帰分析 回帰式の当てはまりのよさ
寄与率−R2、分散分析
【第10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11回】
重回帰分析
残差分析
【第12回】
重回帰分析
ダミー変数の導入
【第13回】
まとめと復習
【第14回】
課題実習（１）
各自の関心にもとづいてテーマを設定して分析を行い、レポートを作成する
【第15回】
課題実習（２）
各自の関心にもとづいてテーマを設定して分析を行い、レポートを作成する
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