日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
社会学部/College of SociologyCollege of Sociology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
DK243/DK243DK243 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
社会調査データの統計分析の知識と実践 |
| 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 |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水2･8301/Wed.2･8301 Wed.2･8301 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
SOX3510 |
| 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：70人/ Capacity：70） |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
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 |
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| 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 |
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| 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 |
|
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
DK243 |
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.
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.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
本科目の到達目標は、次の4つである。第1に、統計ソフトウェアSPSSの利用法を理解し、大規模社会調査データを用いて適切な方法で記述統計を表すことを理解する。第2に、統計分析の際に必要となるデータの加工や処理の方法について学ぶ。第3に、目的にあった分析手法を選択し、実践できるようになる。第4に、回帰分析や主成分分析、因子分析の考え方と実践例を学び、応用できるようになる。
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.
本科目では、量的社会調査データを集計・分析・解釈するために必要となる基本的な統計的知識と分析手法の実践方法を習得する。具体的には、度数分布、代表値、散布度、相関係数などの記述統計と、重回帰分析、ロジスティック回帰分析などの基礎的な多変量解析法について、その基本的な考え方と計量モデルを講義とSPSSを用いた実習により学ぶ。
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.
| 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 |
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) |
|---|---|---|
| レポート試験 (Report Exam) | 100 | |
| 備考 (Notes) | ||
| 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 |