多変量解析

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	後期開講	野寺　綾

テーマ

実験や調査によって収集したデータの解析法について学ぶ

科目のねらい

＜キーワード＞
データ解析　　SPSS

＜内容の要約＞
実験・調査という研究手法を通じて得られたデータは、私たちに様々な情報を提供してくれる。本演習では、データの収集・解析の実施、・解析結果の解釈に至るまでの、一連のプロセスを学ぶ。具体的には、講義を通じて、基礎的な統計学の知識を身につけてもらうほか、SPSSという解析ソフトを使用して、実際のデータの分析を行ってもらう。

＜学習目標＞
・SPSS を使用して、適切なデータ解析を行うことができるようになる。
・得られた解析結果に対して、適切な解釈ができるようになる。
・統計学の基礎を理解する。

授業のながれ

1　イントロダクション
2　SPSS の使い方（1）、記述統計学
3　SPSS の使い方（2）、正規分布とデータの標準化、相関
4　推測統計学の基礎
5　実験計画法
6　t検定
7　1 要因の分散分析
8　多要因の分散分析
9　まとめ（1）
10 χ2 検定
11 相関と回帰分析
12 重回帰分析
13 因子分析(1)
14 因子分析(2)
15 まとめ(2)

準備学習の内容・学ぶ上での注意

・統計学基礎の単位を修得していることが望ましい。
・遅刻厳禁。
・やむを得ず欠席した場合でも、その回の授業で出された課題は提出すること。
・配布資料とテキストを熟読し、毎回復習すること。

本科目の関連科目

「統計学基礎」

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

40％
0％
0％
50％
10％

出席、課題の提出状況、小テスト、定期試験、受講態度から、総合的に評価する。

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）

＜著者＞岩淵千明　＜テキスト名＞あなたもできるデータの処理と解析　＜出版社＞福村出版