科目名 | 社会調査法U |
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単 位 数 | 学年配当 | 開講期間 | 担 当 教 員 |
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2 | 2 | 後期開講 | 加茂 浩靖 |
テーマ |
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多変量解析の基礎 |
科目のねらい |
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<キーワード> 社会調査 多変量解析 データ処理 コンピュータ <内容の要約> 本科目は多変量解析の基礎の修得を目標としている。多変量解析法は、人文科学、社会科学、自然科学など様々な分野において広く用いられており、特に社会調査においては重要な解析手法になっている。この科目では、主として重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を取り上げて学習する。また、ExcelおよびSPSSの基本的な使い方を修得し、コンピュータを用いて実際に分析できるレベルまで到達することをめざす。 <学習目標> 多変量解析法の基礎を理解したうえで、社会経済の現象を数量的に把握し、図式化して表現することができる。 ICT(情報通信技術)を用いて、わが国や海外の社会経済情報を収集・分析することができる。 授業で得た多変量解析法の知識や技能をもとに、進んで学習を深めることができる。 |
授業のながれ |
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多変量解析の方法 平均と分散 相関と共分散 回帰分析 重回帰分析とは 重回帰分析の基礎知識 重回帰分析の実行 重回帰分析と検定 主成分分析とは 主成分分析の基礎知識 主成分分析の実行 クラスター分析とは クラスター分析の基礎知識 クラスター分析の実行 総合問題を解く |
準備学習の内容・学ぶ上での注意 |
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遅刻あるいは欠席すると他の学生の学習レベルまで追いつくのが難しい。毎回遅刻せずに出席すること。 Excelを円滑に操作できることが望ましい。できない学生は、関連科目「情報処理演習」の課題等を復習してExcelの操作に慣れておくこと。 学習内容を十分理解していないと、次の回の授業でついていくのが難しい。授業で配布するレジュメを見て必ず復習すること。 |
事前事後 | 学習内容 | 時間数 |
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事前 | 事前学習@(情報処理等の学習) | 15 |
事前 | 事前学習A(文献・資料の調査) | 15 |
事後 | 事後学習@(授業内容の復習) | 15 |
事後 | 事後学習A(授業内容に関わる調査) | 10 |
事後 | 事後学習B(レポート課題の作成) | 5 |
本科目の関連科目 |
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情報処理演習、統計学T、統計学U、社会調査法T、地域研究 |
成績評価の方法 |
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履修学生は毎回練習問題を解き成果物を提出する。この成果物の内容と定期試験にもとづいて評価する。 |
テキスト |
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□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) |
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