日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
社会学研究科/Graduate School of SociologyGraduate School of Sociology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
MB704/MB704MB704 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
Rによる計量社会学の実践 |
| 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 |
演習・ゼミ/SeminarSeminar |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金3/Fri.3 Fri.3 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 |
SOC6020 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 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 |
－（履修中止制度なし/ No system 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。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/sociology.html |
| 備考/ NotesNotes |
In this course, students will engage in hands-on quantitative analysis using the statistical software R. The learning objectives of the course are as follows:
(1) To acquire skills in data processing and analysis using R.
(2) To be able to select appropriate methods of analysis in accordance with one’s own research questions, and to implement them using R.
First, students will learn basic tabulation methods, multivariate analysis techniques, and methods for visualizing data using graphs through hands-on exercises. Subsequently, each student will formulate their own research question, examine it using quantitative analysis with R, and present the results.
| 1 | イントロダクション：計量社会学とは／R・RStudioのインストール |
| 2 | セットアップ：パッケージのインストールと読み込み／データの読み込み |
| 3 | データの加工：欠損値の処理／新しい変数の作成／サンプルの限定 |
| 4 | 1変数の集計（1）：質的変数の場合 |
| 5 | 1変数の集計（2）：量的変数の場合 |
| 6 | 1変数の集計（3）：記述統計量の一覧表の作成／結果の出力 |
| 7 | 2変数の分析（1）：平均値の比較／分布の比較 |
| 8 | 2変数の分析（2）：クロス集計表 |
| 9 | 2変数の分析（3）：散布図・相関係数 |
| 10 | 回帰分析(1）：重回帰分析 |
| 11 | 回帰分析(2）：ロジスティック回帰分析 |
| 12 | 個人報告（1） |
| 13 | 個人報告（2） |
| 14 | 個人報告（3） |
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
授業時間外の学修に関する指示は、履修登録完了後に「Canvas LMS」上で履修者に対して行います。各回の予習・復習にはそれぞれ2時間程度を要します。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業内課題（複数回実施）(50%) 授業内での報告(50%) |
| 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 | 杉野勇 | 『入門・社会統計学：2ステップで基礎から〔Rで〕学ぶ』 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| 2 | 永吉希久子 | 『行動科学の統計学：社会調査のデータ分析』 | 共立出版 | 2016 | 9784320111219 |
学部科目「多変量解析」を既習またはそれと同等の知識水準を有することが求められます。
各自のPCにRおよびRStudioをインストールして実習を行うため、毎回PCを持参してください。
この授業では、統計ソフトウェアRを用いた計量分析の実習を行います。受講生の到達目標は以下の2点です。
（1）Rによるデータ処理・分析のスキルを習得する
（2）各自の問いに応じて適切な集計・分析の手法を選択し、Rを用いてそれを実践できる
In this course, students will engage in hands-on quantitative analysis using the statistical software R. The learning objectives of the course are as follows:
(1) To acquire skills in data processing and analysis using R.
(2) To be able to select appropriate methods of analysis in accordance with one’s own research questions, and to implement them using R.
まず、基礎的な集計方法や多変量解析の手法、グラフ等によるデータの可視化の方法などを実習で学びます。その後、各自でリサーチクエスチョンを設定し、それらの問いをRによる計量分析によって検証し、その結果を報告します。
First, students will learn basic tabulation methods, multivariate analysis techniques, and methods for visualizing data using graphs through hands-on exercises. Subsequently, each student will formulate their own research question, examine it using quantitative analysis with R, and present the results.
| 1 | イントロダクション：計量社会学とは／R・RStudioのインストール |
| 2 | セットアップ：パッケージのインストールと読み込み／データの読み込み |
| 3 | データの加工：欠損値の処理／新しい変数の作成／サンプルの限定 |
| 4 | 1変数の集計（1）：質的変数の場合 |
| 5 | 1変数の集計（2）：量的変数の場合 |
| 6 | 1変数の集計（3）：記述統計量の一覧表の作成／結果の出力 |
| 7 | 2変数の分析（1）：平均値の比較／分布の比較 |
| 8 | 2変数の分析（2）：クロス集計表 |
| 9 | 2変数の分析（3）：散布図・相関係数 |
| 10 | 回帰分析(1）：重回帰分析 |
| 11 | 回帰分析(2）：ロジスティック回帰分析 |
| 12 | 個人報告（1） |
| 13 | 個人報告（2） |
| 14 | 個人報告（3） |
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
授業時間外の学修に関する指示は、履修登録完了後に「Canvas LMS」上で履修者に対して行います。各回の予習・復習にはそれぞれ2時間程度を要します。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業内課題（複数回実施）(50%) 授業内での報告(50%) |
| 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 | 杉野勇 | 『入門・社会統計学：2ステップで基礎から〔Rで〕学ぶ』 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| 2 | 永吉希久子 | 『行動科学の統計学：社会調査のデータ分析』 | 共立出版 | 2016 | 9784320111219 |
学部科目「多変量解析」を既習またはそれと同等の知識水準を有することが求められます。
各自のPCにRおよびRStudioをインストールして実習を行うため、毎回PCを持参してください。