日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
ビジネスデザイン研究科/Graduate School of Business AdministrationGraduate School of Business Administration |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VL176/VL176VL176 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 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 |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水5/Wed.5 Wed.5 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 |
BDS5800 |
| 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 |
Acquire the ability to perform appropriate Multivariate Analysis according to the goal
The goal of this class is to acquire the ability to perform multivariate analysis appropriate for the purpose. To this end, this class will include lectures on multivariate analysis methods and exercises using actual social survey data. There are various methods of multivariate analysis, but this class will cover multiple regression analysis and its applications, logistic regression analysis, and principal component analysis and factor analysis. In the exercises, students will perform these analyses using statistical packages such as SPSS. Through the above lectures and exercises, the course aims to enable students to select appropriate analytical methods, conduct analyses, and summarize the results according to their objectives.
| 1 | イントロダクション |
| 2 | データの生成・加工と記述統計 |
| 3 | 2変数間の関連の推定と検定 |
| 4 | 分散分析 |
| 5 | 単回帰分析 |
| 6 | 重回帰分析①重回帰分析の基礎 |
| 7 | 重回帰分析②ダミー変数を含む重回帰モデル |
| 8 | 重回帰分析③2乗項、交互作用項を含む重回帰モデル |
| 9 | 重回帰分析④階層的重回帰分析 |
| 10 | 2項ロジスティック回帰分析 |
| 11 | 多項ロジスティック回帰分析 |
| 12 | 主成分分析と因子分析 |
| 13 | 欠測データ処理 |
| 14 | まとめ |
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
授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
複数回の課題学習活動(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に指定しない。 資料を配付予定。 |
| 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 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| 2 | 三輪哲・林雄亮（編著） | SPSSによる応用多変量解析 | オーム社 | 2014 | 9784274050114 |
| 3 | 高橋将宜・渡辺美智子 | 欠測データ処理―Rによる単一代入法と多重代入法― | 共立出版 | 2017 | 9784320112568 |
統計学1の内容（推定・仮説検定の基礎）を習得していることが望ましい。
本科目では、実際の社会調査で得られたデータを用いる可能性がある（データの利用のための誓約事項がある場合あり）。
目的に応じた適切な多変量解析を実行できる力を身につける
Acquire the ability to perform appropriate Multivariate Analysis according to the goal
この授業では、目的に応じた適切な多変量解析を実行できる力を身につけることを目標としている。そのため、この授業では、多変量解析の手法に関する講義、実際の社会調査データを用いた演習を行う。多変量解析の手法には様々なものがあるが、この授業では、重回帰分析とその応用、ロジスティック回帰分析、主成分分析・因子分析を取り扱う。演習では、R等の統計パッケージを用いて、これらの分析を実際に行う。以上の講義および演習により、目的に応じた適切な分析手法の選択と分析の実施、結果のまとめができるようになることを目指す。
The goal of this class is to acquire the ability to perform multivariate analysis appropriate for the purpose. To this end, this class will include lectures on multivariate analysis methods and exercises using actual social survey data. There are various methods of multivariate analysis, but this class will cover multiple regression analysis and its applications, logistic regression analysis, and principal component analysis and factor analysis. In the exercises, students will perform these analyses using statistical packages such as SPSS. Through the above lectures and exercises, the course aims to enable students to select appropriate analytical methods, conduct analyses, and summarize the results according to their objectives.
| 1 | イントロダクション |
| 2 | データの生成・加工と記述統計 |
| 3 | 2変数間の関連の推定と検定 |
| 4 | 分散分析 |
| 5 | 単回帰分析 |
| 6 | 重回帰分析①重回帰分析の基礎 |
| 7 | 重回帰分析②ダミー変数を含む重回帰モデル |
| 8 | 重回帰分析③2乗項、交互作用項を含む重回帰モデル |
| 9 | 重回帰分析④階層的重回帰分析 |
| 10 | 2項ロジスティック回帰分析 |
| 11 | 多項ロジスティック回帰分析 |
| 12 | 主成分分析と因子分析 |
| 13 | 欠測データ処理 |
| 14 | まとめ |
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
授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
複数回の課題学習活動(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に指定しない。 資料を配付予定。 |
| 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 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| 2 | 三輪哲・林雄亮（編著） | SPSSによる応用多変量解析 | オーム社 | 2014 | 9784274050114 |
| 3 | 高橋将宜・渡辺美智子 | 欠測データ処理―Rによる単一代入法と多重代入法― | 共立出版 | 2017 | 9784320112568 |
統計学1の内容（推定・仮説検定の基礎）を習得していることが望ましい。
本科目では、実際の社会調査で得られたデータを用いる可能性がある（データの利用のための誓約事項がある場合あり）。