科目名	多変量解析

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

科目のねらい

＜内容の要約＞ 【キーワード】　「データ解析」 「SPSS」 　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びます。 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びます。 ＜学習目標＞ ・多変量解析の様々な手法の使い方、 見方がわかります。 ・解析が怖くなくなります。

授業のながれ

1 ガイダンス 2 多変量解析の概要 3 データ構成・尺度・相関 4 SPSS の使い方、 記述統計、 相関分析 5 分散分析 6 重回帰分析 7 因子分析 8 中間確認 9 主成分分析 10 判別分析 11 林の数量化理論 （1） 12 林の数量化理論 （2） 13 アドバイザリーシート 14 まとめ 15 試験

学ぶ上での注意・担当教員からの希望

遅刻は一切出席と認めない。 座席を指定 （固定） して、 学生相互の助け合いも促す。 　毎回課題を出し、 翌週に採点・返却と課題解説を行う。 原則として、 すべての課題提出がなければ評価対象としない。 　統計学基礎および社会調査法の単位習得を前提として講義を進める。 ＜本科目の関連科目＞　 　「統計学基礎」 「社会調査法」

成績評価の方法

課題・小テスト レポート 中間試験 定期試験 そ の 他 30％ 0％ 0％ 70％ 0％

課題提出　30％ 定期試験　70％

使用テキスト

■テキストを使用する □レジュメを使用する □未定 （最初の授業で指示する）

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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