日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College College of Sociology
Course Code DK243
Theme・Subtitle 社会調査データの統計分析の知識と実践
Class Format Face to face (all classes are face-to-face)
Class Format (Supplementary Items)
Campus Lecture
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Wed.2
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Credits 2
Course Number SOX3510
Language Japanese
Class Registration Method Lottery Registration(定員:70人/ Capacity:70)
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges 履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。
Course Cancellation 〇(履修中止可/ Eligible for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy 各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針(DP)や教育課程編成の方針(CP)に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。
Notes

【Course Objectives】

There are four goals to be achieved in this course. First, to understand the use of the statistical software SPSS to represent descriptive statistics in an appropriate manner using large-scale social survey data. Second, to learn how to process and handle the data necessary for statistical analysis. Third, students will be able to select and practice analytical methods appropriate to their objectives. Fourth, learn the concepts and practical examples of regression analysis, principal component analysis, and factor analysis, and be able to apply them.

【Course Contents】

In this course, students will acquire the basic statistical knowledge and practical methods of analysis necessary to tabulate, analyze, and interpret quantitative social survey data. Specifically, students will learn the basic concepts and quantitative models of descriptive statistics such as frequency distribution, representative value, and correlation coefficient, and basic multivariate analysis methods such as multiple regression analysis and logistic regression analysis through lectures and practical training using SPSS.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 社会調査データの統計分析
2 統計分析と統計ソフトウェア、統計データの構造
3 1変数の統計(度数分布・代表値・散布度)と値の再割り当て
4 2変数の統計(相関係数・クロス集計表)と新変数の作成
5 統計データの加工と処理(変数の計算、条件文、フィルタ・スプリット機能)
6 平均値の差の検定(t検定、一元配置分散分析)
7 相関係数と単回帰分析
8 重回帰分析1:基本的なモデル
9 重回帰分析2:ダミー変数
10 重回帰分析3:交互作用項の利用
11 ロジスティック回帰分析
12 主成分分析
13 因子分析
14 分析結果を図表で示す方法・その他の分析手法の紹介

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
レポート試験 (Report Exam) 100
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 林雄亮・苫米地なつ帆・俣野美咲 『SPSSによる実践統計分析』 オーム社 2017 9784274220029

【参考文献 / Readings】

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

【注意事項 / Notice】