日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20252025 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
コミュニティ福祉学部/College of Community and Human ServicesCollege of Community and Human Services |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
IC244/IC244IC244 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
多変量解析 |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
新座/NiizaNiiza |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金2/Fri.2 Fri.2 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
CMC2000 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
抽選登録/Lottery RegistrationLottery Registration（定員：80人/ Capacity：80） |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned 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。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。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance 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。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship 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。 |
| 備考/ NotesNotes |
2023年度以降入学者対象 同一内容2時限開講、1時限のみ履修可 人数制限80名 他学科生履修不可 |
Understanding the basic Multivariate Analysis methods used in quantitative and qualitative research in the field of social sciences, to be able to carry out a series of processes to actually analyze data using statistical software to compile the analysis results.
This class consists of two parts - the lecture and seminars using statistical software SPSS. In the lecture, we will explain the statistical concepts and basic knowledge necessary to perform statistical methodology, suitable to the purpose of the analysis. In the seminar, students will carry-out data handling from social research data, analyzing and interpreting the results.
| 1 | 多変量解析入門：独立変数と従属変数の区別の有無と分析方法、質的変数と量的変数、ダミー変数、推測統計の基礎（推定・検定） |
| 2 | 基礎分析[1]：二変量の分析と検定（クロス集計とカイ二乗検定、相関係数とt検定、分散分析とF検定） |
| 3 | 基礎分析[2]：二変量から多変量へ（エラボレーションの検討：3重クロス集計・偏相関係数・二元配置分散分析） |
| 4 | 回帰分析入門：OLS、単回帰分析、回帰係数・決定係数と検定、BLUEの条件 |
| 5 | 重回帰分析[1]：偏回帰係数、多重共線性、残差分析、合成変数の作成とCronbachのα係数 |
| 6 | 重回帰分析[2]：ダミー変数の分析、交互作用、分散分析との相違点 |
| 7 | 重回帰分析[3]：階層的重回帰分析、モデル比較、媒介効果 |
| 8 | ロジスティック回帰分析[1]：二項ロジット、係数とオッズ比、最尤推定法、疑似決定係数 |
| 9 | ロジスティック回帰分析[2]：多項ロジットとIIAの仮定、順序ロジットと平行性の仮定 |
| 10 | 生存時間分析：Kaplan-Meier法、比例ハザードモデル、離散時間ロジットモデル、競合リスクモデル |
| 11 | 多変量の縮約と分類：因子分析、主成分分析、対応分析、クラスター分析、潜在クラス分析 |
| 12 | マルチレベル分析：ランダム切片モデル、ランダム係数モデル |
| 13 | パネルデータ分析：ラグ付きモデル、一階差分モデル、固定効果モデル、ランダム効果モデル |
| 14 | 欠測データ分析：MCAR・MAR・NMAR、多重代入法、傾向スコア法（マッチング・層別化・共変量調整・IPW） |
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
予習は不要ですが、復習を丁寧に行なってください。（復習：各回ごと2時間程度）
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
各回のリアクションペーパー(60%) 最終レポート(Final Report)(40%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 三輪哲・林雄亮 | 『SPSSによる応用多変量解析』 | オーム社 | 2014 | 9784274050114 |
| 2 | Bohrnstedt, G. W. and D. Knoke（海野道郎・中村隆訳） | 『社会統計学：社会調査のためのデータ分析入門』 | ハーベスト社 | 1990 | 9784938551124 |
| 3 | 片瀬一男・阿部晃士・林雄亮・高橋征仁 | 『社会統計学アドバンスト』 | ミネルヴァ書房 | 2019 | 9784623083701 |
・本科目は2クラスで開講されますが、クラスによって使用する統計ソフトウェアが異なります。どのソフトウェアを使用するか等、詳細はそれぞれのクラス担当者までお問い合わせください。
・「統計学入門」（社会調査士科目C）を前年度までに履修、および「データ分析入門／リサーチ方法論2」（社会調査士科目D）を前年度・同年度に履修、もしくはそれと同程度の知識を有していることを前提に授業を行う。
・本講義は，一般社団法人社会調査協会の社会調査士科目Eに対応している。詳細は次のHPを参照すること（http://jasr.or.jp/for_students/participation/）。
社会科学分野における定量（計量）的研究のなかで用いられる基礎的な多変量解析法を理解し、実際に統計ソフトウェアを用いたデータ分析と分析結果をまとめる一連の過程を自ら行えるようになる。
Understanding the basic Multivariate Analysis methods used in quantitative and qualitative research in the field of social sciences, to be able to carry out a series of processes to actually analyze data using statistical software to compile the analysis results.
授業は、担当者の講義による説明と統計ソフトウェアSPSSを用いた演習の2つのパートから成る。講義では、分析目的に応じた適切な統計手法を実行するために必要な統計概念や基本的知識について解説する。演習では、講義による解説をもとに、受講者が実際に社会調査データを用いてデータハンドリングを行い、分析結果の解釈を行う。
This class consists of two parts - the lecture and seminars using statistical software SPSS. In the lecture, we will explain the statistical concepts and basic knowledge necessary to perform statistical methodology, suitable to the purpose of the analysis. In the seminar, students will carry-out data handling from social research data, analyzing and interpreting the results.
| 1 | 多変量解析入門：独立変数と従属変数の区別の有無と分析方法、質的変数と量的変数、ダミー変数、推測統計の基礎（推定・検定） |
| 2 | 基礎分析[1]：二変量の分析と検定（クロス集計とカイ二乗検定、相関係数とt検定、分散分析とF検定） |
| 3 | 基礎分析[2]：二変量から多変量へ（エラボレーションの検討：3重クロス集計・偏相関係数・二元配置分散分析） |
| 4 | 回帰分析入門：OLS、単回帰分析、回帰係数・決定係数と検定、BLUEの条件 |
| 5 | 重回帰分析[1]：偏回帰係数、多重共線性、残差分析、合成変数の作成とCronbachのα係数 |
| 6 | 重回帰分析[2]：ダミー変数の分析、交互作用、分散分析との相違点 |
| 7 | 重回帰分析[3]：階層的重回帰分析、モデル比較、媒介効果 |
| 8 | ロジスティック回帰分析[1]：二項ロジット、係数とオッズ比、最尤推定法、疑似決定係数 |
| 9 | ロジスティック回帰分析[2]：多項ロジットとIIAの仮定、順序ロジットと平行性の仮定 |
| 10 | 生存時間分析：Kaplan-Meier法、比例ハザードモデル、離散時間ロジットモデル、競合リスクモデル |
| 11 | 多変量の縮約と分類：因子分析、主成分分析、対応分析、クラスター分析、潜在クラス分析 |
| 12 | マルチレベル分析：ランダム切片モデル、ランダム係数モデル |
| 13 | パネルデータ分析：ラグ付きモデル、一階差分モデル、固定効果モデル、ランダム効果モデル |
| 14 | 欠測データ分析：MCAR・MAR・NMAR、多重代入法、傾向スコア法（マッチング・層別化・共変量調整・IPW） |
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
予習は不要ですが、復習を丁寧に行なってください。（復習：各回ごと2時間程度）
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
各回のリアクションペーパー(60%) 最終レポート(Final Report)(40%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 三輪哲・林雄亮 | 『SPSSによる応用多変量解析』 | オーム社 | 2014 | 9784274050114 |
| 2 | Bohrnstedt, G. W. and D. Knoke（海野道郎・中村隆訳） | 『社会統計学：社会調査のためのデータ分析入門』 | ハーベスト社 | 1990 | 9784938551124 |
| 3 | 片瀬一男・阿部晃士・林雄亮・高橋征仁 | 『社会統計学アドバンスト』 | ミネルヴァ書房 | 2019 | 9784623083701 |
・本科目は2クラスで開講されますが、クラスによって使用する統計ソフトウェアが異なります。どのソフトウェアを使用するか等、詳細はそれぞれのクラス担当者までお問い合わせください。
・「統計学入門」（社会調査士科目C）を前年度までに履修、および「データ分析入門／リサーチ方法論2」（社会調査士科目D）を前年度・同年度に履修、もしくはそれと同程度の知識を有していることを前提に授業を行う。
・本講義は，一般社団法人社会調査協会の社会調査士科目Eに対応している。詳細は次のHPを参照すること（http://jasr.or.jp/for_students/participation/）。