社会学研究法I

博士前期課程総合人間科学研究科 - 社会学専攻

MHSC7260

コース情報

担当教員: 杉野勇

単位数: 2

年度: 2024

学期: 秋学期

曜限: 木2

形式: 対面授業

レベル: 500

アクティブラーニング: なし

他学部履修: 可

評価方法

出席状況

20%

授業参加

60%

レポート

20%

詳細情報

概要

多変量解析(重回帰分析,分散分析,共分散分析,パス解析,主成分分析,因子分析,ログリニア分析,ロジット分析)のモデルについて,統計分析ソフトでの実習を通して理解を深める。とりわけ,分割表,及び分散分析や重回帰分析などの一般線形モデルについての理解を深め,その基礎の上に一般化線形モデルなどの発展的手法について学習する。

目標

多変量解析(重回帰分析,分散分析,共分散分析,パス解析,主成分分析,因子分析,ログリニア分析,ロジット分析)のモデルについての基本的な理解を身に付け,それらのうちの幾つかについては,統計ソフトウェアRを用いて実際に分析できるようになることを目指す。応用的な分析に関して全て実習する時間的な余裕が無い場合は,受講者の興味関心に応じて幾つかを重点的に選択する事とする。

授業外の学習

社会調査士資格標準カリキュラムD及びEレヴェルの社会統計学の知識を前提とする。学部レヴェルの社会統計学の初歩は既に身についていることを前提とするので授業内で解説しない。Rの基本的操作も予め自習しておく事。推測統計学の考え方の基礎については,『入門・社会統計学』の第1章から第4章(或いは『入門・社会調査法〔第4版〕』第7章と第11章)レヴェルの知識を予め身に着けておく事が必要である。実際の社会調査データを実際に分析して分析手法やその結果について各自に報告をして貰う演習形式で行う為，『入門・社会統計学』とそのサポートウェブをよく読んでそれに倣って積極的に自習する事が必要となる。

所要時間: 190

スケジュール

ガイダンス，記述/推測統計学の基礎の確認，使用データの解説。演習のやり方の説明と発表分担の決定。
分割表(Contingency Table，クロス表分析):Cramer's V，順序連関係数等
分割表(Contingency Table，クロス表分析):χ二乗検定，その前提，残差分析
対応の無い2群の母平均の差のt検定:F検定とF分布，t検定とt分布，効果サイズ
LM(General Linear Model)(1)分散分析(Analysis of Variance, ANOVA):分散分析表とF検定，分散説明率，t検定との関係
LM(2)分散分析(ANOVA):交互作用項，多重比較
LM(3)単回帰分析(Simple Regression Analysis, SRA):相関と回帰，最小二乗和法，モデルのF検定と回帰係数のt検定，分散説明率
LM(4)重回帰分析(Multiple Regression Analysis):標準化偏回帰係数，多重共線性
LM(5)重回帰分析(MRA):ダミー変数，二乗項の投入
LM(6)共分散分析(Analysis of Covariance):分散分析と回帰分析の統一的理解
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA):因子抽出法，共通性推定値，直交回転と斜交回転
Generalized Linear Models(GLMまたはGLIM)(1):一般化と仮定，ロジスティック回帰分析(Logistic Regression Analysis)
GLM(2):ログリニア分析(Log-Linear Analysis)，古典的パス解析(Classical Path Analysis)

教科書

教科書の序盤の基礎パートと発展パート，中盤の基礎パートを中心に演習を行う。

入門・社会統計学

著者: 杉野勇

出版社: 法律文化社，2017年

参考書

入門・社会調査法〔第4版〕

著者: 轟亮・杉野勇・平沢和司(編著)

出版社: 法律文化社，2021年