Web Syllabus(講義概要)

　研究や実務で集めたデータを基に、データの全体的な特徴をまとめたり、データを生み出しているモデルを想定して、各種の分析を行い、意味のある結果を導き出す統計的方法は、様々な分野で広く利用されている。この授業では、社会科学の分野における因果関係の研究において利用される代表的な方法である回帰分析を中心的に取り上げ、その枠組みや経験的データへの適用方法について、解説する。さらに、受講生の希望を踏まえた、入力データの準備やエクセルを用いて分析の適用を行い、統計解析についての理解を深める。授業では、因果関係を想定した回帰分析以外の多変量解析や、因果関係を想定しない分析についても説明する。

　①回帰分析の考え方を理解し、経験的データに適用することによって、因果関係を分析する力を身につける。
　②回帰分析以外の多変量解析の諸方法の枠組みを学び、それらを用いた既往文献を学ぶことによって、多様な統計的方法についての理解を深める。

　授業内容の理解度を確認するために授業中に提出を求める課題（小テスト）が40％、各自が収集したデータによる回帰分析の内容・結果やその説明が60％、の割合で評価する。

　教科書として、以下を使います。
・今里健一郎・森田浩『Excelでここまでできる統計解析』（日本規格協会）
また、参考書として、以下を使います。
・盛山和夫『統計学入門』（ちくま学芸文庫）

　指定された教科書の範囲や資料などをあらかじめ読んで、授業に臨むこと。

　統計学の入門的知識を有していることが望ましいが、授業の中でもそれらについて簡単に解説する。自宅での学習、各自の回帰分析の実行などのため、個人で用いることのできるパソコンが必要である。自分のパソコンにエクセルがインストールされている必要がある。