科目名	多変量解析	時　限	水ー 2

単 位 数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	2	後 期	千　頭　　　聡

テ ｜ マ	多変量解析手法を用いてデータを解きほぐそう

講義の概要・ねらい

3 つ以上の変数を持つデータ （多変量データ） を対象とする研究を想定し、 研究計画の立て方、 データの取り方、 解析手法や解析の進め方、 解析結果の評価のしかたについて学ぶ。 具体的には、 代表的な統計解析パッケージである SPSS を用いて、 重回帰分析、 因子分析、 判別分析などの多変量解析手法を実例で学ぶ。 　なお、 演習では、 地域社会分野のデータを主として取り扱う予定である。

講義のながれ

第 1 週 多変量解析の概要 第 2 週 データ構成・尺度・相関 第 3 週 SPSS の使い方、 記述統計、 相関分析 第 4 週 分散分析 第 5 週 重回帰分析 第 6 週 重回帰分析 第 7 週 因子分析 第 8 週 因子分析 第 9 週 主成分分析 第 10 週 判別分析 第 11 週 林の数量化理論 第 12 週 林の数量化理論 第 13 週 まとめ

学習上の留意点

・受講に当たっては、 統計に関する基礎的な知識が必要である。 統計学基礎の単位を修得し、 社会調査法を履修していることが必須である。 ・演習を主体とした授業形式も取り入れるため、 遅刻は一切出席と認めない。 ・4 回以上欠席したものは単位を認めない。 ・おおむね毎回課題を課すとともに、 随時小テストを行う。

成績評価の方法

・成績評価は出席状況、 受講態度、 課題提出、 最終試験を総合的に判断する。

使用テキスト

岩淵千明 「データの処理と解析」 福村出版 （講義開始時までに購入すること）

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