日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
コミュニティ福祉学研究科/Graduate School of Community and Human ServicesGraduate School of Community and Human Services |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VD330/VD330VD330 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
社会学における多変量解析の実践―アウトプットの解釈とプレゼンテーションの流儀まで― |
| 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 |
新座/NiizaNiiza |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木2/Thu.2 Thu.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 |
CMH6120 |
| 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。 |
| 備考/ NotesNotes |
2023年度以降入学者対象 |
The aim is to thoroughly learn several important multivariate analysis techniques that are necessary for reading and writing academic papers. You will understand the methods for drawing out knowledge from the fundamental multivariate analysis methods and present it in an academic paper.
After reviewing your knowledge about basic data processing, totaling methods, and testing methods, you will learn about the current methods for multivariate analysis. Using data for training, you will set your own analysis problems and then perform a hypothetical verification analysis as if you were writing an academic paper. In this seminar, each student will proceed with a practical analysis using the SPSS statistical software package and report on the results. This course is intended to be certified as a certification course for specialized social researcher (I). Students who are not proficient in social research or statistics can take this course while self-studying from approved textbooks, so this will not be a barrier to taking this course.
| 1 | 授業の概要・多変量解析とは何か この授業を学ぶうえで前提となる知識の確認をした後に、多変量解析の目的、利点、授業で学ぶ主要な手法の概要について学ぶ。 |
| 2 | 分散分析1 使用の目的、群内変動と群間変動、F値の計算法とF分布について学ぶ。 |
| 3 | 分散分析2 多元配置分散分析、コントロールとエラボレーション |
| 4 | 分散分析2 多元配置分散分析の実践、コントロールとエラボレーションについて学ぶ。 分散分析3 主効果と交互作用効果、論文での提示法について学ぶ。 |
| 5 | 重回帰分析1 使用法、回帰係数や定数などの基本概念、モデルによる予測、決定係数について学ぶ。 |
| 6 | 重回帰分析2 分析の実践、標準化回帰係数、コントロールとエラボレーションについて学ぶ。 |
| 7 | 重回帰分析3 ダミー変数を使用した分析、論文での提示法について学ぶ。ロジスティック回帰分析をはじめとする回帰分析の応用的手法を学ぶ。 |
| 8 | 因子分析1 使用の目的、因子負荷量、共通性、固有値、寄与率などの基本概念について学ぶ。直交回転、斜交回転について理解する。 |
| 9 | 因子分析2 因子負荷量の解釈、分析の実践について学ぶ。因子数の決定をいかにすべきか理解する。 |
| 10 | 因子分析3 因子得点の利用、論文での提示法について学ぶ。 |
| 11 | 主成分分析 使用法、基本概念、主成分特点の利用、論文での提示法について学ぶ。 |
| 12 | 尺度の信頼性と妥当性 信頼性と妥当性の定義、α係数とはなにか、αを高くするために必要なこと、論文での提示法について学ぶ。 |
| 13 | クラスター分析 使用法、基本概念、分析の実践、論文での提示法について学ぶ。 |
| 14 | 総括 多変量解析を行う上での主要な注意点、多変量解析の発展的な学習法について学ぶ。 |
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
社会調査法と推測統計に関する基礎知識を身につけておく必要があります。授業での学習事項に関連した統計データ、資料、論文などの文献について別途授業中に指示をするので、それらを読みこみ理解度を高めていただきたいと思います。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
平常点（授業内での小テストや課題を10回×各回10％）(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員の作成した資料，複数の公表された論文を資料として用いながら学ぶ。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 小塩真司 | 『研究事例で学ぶSPSSとAmosによる心理・調査データ解析 第3版』 | 東京図書 | 2020 | 9784489023354 |
| 2 | 石村貞夫・石村光資郎 | 『SPSSによる多変量解析の手順』 | 東京図書 | 2018 | 9784489022784 |
| その他 (Others) | |||||
| 各自の関心・学習到達度に応じて別途複数の文献を指示する。 | |||||
社会調査特論の講義を受講していない場合も受講ができる。ただし推測統計学（推定・検定に関する知識）が基礎となるため、これらに関する単位を過去に取得しているか、自身で習得済みであることが望ましい。
・多変量解析のさまざまな技法の特徴をデータの性質や分析の目的と関連づけて説明することができる。
・多変量解析の技法をもちいた社会学の論文を読み込み、提示された結果について自ら説明することができる。
・統計処理ソフトをもちいて自らデータを分析し、その結果を説明することができる。
The aim is to thoroughly learn several important multivariate analysis techniques that are necessary for reading and writing academic papers. You will understand the methods for drawing out knowledge from the fundamental multivariate analysis methods and present it in an academic paper.
論文を理解し自ら執筆するために必要な多変量解析の基本的な技法について習熟することを目的とする。基本的なデータの処理、集計法、検定法に関する知識の確認をした後、多変量解析法の実際について学習をしていく。教員が作成した日本の社会に関する学習用のデータを使用し、各自が分析課題を自ら設定し、論文の執筆を想定した仮説検証型の分析を行っていく。受講生各自が実際に統計パッケージソフトで分析を実践し、各分析技法を活用した社会学の論文講読と分析結果の読み解きを行う演習方式の授業である。
After reviewing your knowledge about basic data processing, totaling methods, and testing methods, you will learn about the current methods for multivariate analysis. Using data for training, you will set your own analysis problems and then perform a hypothetical verification analysis as if you were writing an academic paper. In this seminar, each student will proceed with a practical analysis using the SPSS statistical software package and report on the results. This course is intended to be certified as a certification course for specialized social researcher (I). Students who are not proficient in social research or statistics can take this course while self-studying from approved textbooks, so this will not be a barrier to taking this course.
| 1 | 授業の概要・多変量解析とは何か この授業を学ぶうえで前提となる知識の確認をした後に、多変量解析の目的、利点、授業で学ぶ主要な手法の概要について学ぶ。 |
| 2 | 分散分析1 使用の目的、群内変動と群間変動、F値の計算法とF分布について学ぶ。 |
| 3 | 分散分析2 多元配置分散分析、コントロールとエラボレーション |
| 4 | 分散分析2 多元配置分散分析の実践、コントロールとエラボレーションについて学ぶ。 分散分析3 主効果と交互作用効果、論文での提示法について学ぶ。 |
| 5 | 重回帰分析1 使用法、回帰係数や定数などの基本概念、モデルによる予測、決定係数について学ぶ。 |
| 6 | 重回帰分析2 分析の実践、標準化回帰係数、コントロールとエラボレーションについて学ぶ。 |
| 7 | 重回帰分析3 ダミー変数を使用した分析、論文での提示法について学ぶ。ロジスティック回帰分析をはじめとする回帰分析の応用的手法を学ぶ。 |
| 8 | 因子分析1 使用の目的、因子負荷量、共通性、固有値、寄与率などの基本概念について学ぶ。直交回転、斜交回転について理解する。 |
| 9 | 因子分析2 因子負荷量の解釈、分析の実践について学ぶ。因子数の決定をいかにすべきか理解する。 |
| 10 | 因子分析3 因子得点の利用、論文での提示法について学ぶ。 |
| 11 | 主成分分析 使用法、基本概念、主成分特点の利用、論文での提示法について学ぶ。 |
| 12 | 尺度の信頼性と妥当性 信頼性と妥当性の定義、α係数とはなにか、αを高くするために必要なこと、論文での提示法について学ぶ。 |
| 13 | クラスター分析 使用法、基本概念、分析の実践、論文での提示法について学ぶ。 |
| 14 | 総括 多変量解析を行う上での主要な注意点、多変量解析の発展的な学習法について学ぶ。 |
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
社会調査法と推測統計に関する基礎知識を身につけておく必要があります。授業での学習事項に関連した統計データ、資料、論文などの文献について別途授業中に指示をするので、それらを読みこみ理解度を高めていただきたいと思います。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
平常点（授業内での小テストや課題を10回×各回10％）(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員の作成した資料，複数の公表された論文を資料として用いながら学ぶ。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 小塩真司 | 『研究事例で学ぶSPSSとAmosによる心理・調査データ解析 第3版』 | 東京図書 | 2020 | 9784489023354 |
| 2 | 石村貞夫・石村光資郎 | 『SPSSによる多変量解析の手順』 | 東京図書 | 2018 | 9784489022784 |
| その他 (Others) | |||||
| 各自の関心・学習到達度に応じて別途複数の文献を指示する。 | |||||
社会調査特論の講義を受講していない場合も受講ができる。ただし推測統計学（推定・検定に関する知識）が基礎となるため、これらに関する単位を過去に取得しているか、自身で習得済みであることが望ましい。