基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	量的調査法／Quantitative Research Methods
授業コード ／Class Code	BA00591001
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	現代社会学部／Contemporary Social Studies
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	月1(前期)／MON1(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	都村　聞人／TSUMURA MONDO
科目区分 ／Course Group	【専門教育科目】　〈専門基幹科目〉／*** MAJORS *** 〈Core Subjects〉
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
都村　聞人／TSUMURA MONDO	現代社会学科／Contemporary Social Studies

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義）
授業の目的 ／Class Purpose	本科目は、現代社会学科のディプロマ・ポリシー（卒業認定に関する基本方針）に規定された「（現代社会における）諸問題を学際的かつ科学的に発見し把握する」ことを目指している。 　本科目は、専門基幹科目（専門共通）のひとつであり、一連の社会調査法科目の応用編に位置づけられる。また、社会調査士資格のE科目（多変量解析の方法に関する科目）に該当する。 　多変量解析の基本的な考え方について学び、代表的な分析モデルを習得し、量的データの分析ができるようにすることを目的とする。まず、分散分析について学び、独立変数が3つ以上のグループの場合の平均の差の検定を習得する。次に、重回帰分析について学習し、複数の独立変数を用いる回帰分析、独立変数に量的変数だけではなく質的変数を用いる方法を学ぶ。最後に、質的変数（ダミー変数）を従属変数とする分析モデルとしてロジスティック回帰分析を学習する。本講義では、公開された2次データをSPSS等の統計解析ソフトを利用して分析することにより、実践的に学習する。
到　達　目　標 ／Class Objectives	①多変量解析の基本的な考え方や意義・目的を説明できる。 ②分散分析の考え方を説明し、簡単な分析ができる。 ③重回帰分析の考え方を説明し、簡単な分析ができる。 ④ダミー変数の考え方を説明し、分析に利用できる。 ⑤ロジスティック回帰分析の考え方を説明し、簡単な分析ができる。 ⑥統計ソフトのシンタックスを用いて、簡単な操作ができる。 ⑦多変量解析の分析結果、説明、考察に関して、簡単なレポートを作成できる。
授業のキーワード ／Keywords	統計学、多変量解析、データ分析、社会調査士資格E科目（多変量解析の方法に関する科目）
授業の進め方 ／Method of Instruction	統計に関する講義の他に、パソコンを用いた実習作業を行う。
履修するにあたって ／Instruction to Students	・社会調査法Ⅱ、社会統計学の知識を前提とするので、両科目の単位を修得してから受講すること（社会調査士資格の取得を目指し、両科目の単位を今年度に修得予定の場合は、教員に相談すること）。 ・2年次の統計学科目（社会調査法Ⅱ、社会統計学）に比べ、授業内容・課題の難易度が上がるため、意欲的に学習することを期待したい。 ・社会調査士資格の取得のためには、E科目もしくはF科目の単位修得が必要となる。本学部の場合、3年次前期開講の「質的調査法（F科目）」もしくは「量的調査法（E科目）」いずれかの単位を修得すればよいので、適性を考えたうえで履修すること（ただし、興味がある者は両方の科目を履修しても構わない）。
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	①事前学習として、講義の対象となる教科書の箇所を読み、疑問点を明確にしておくこと（目安として1時間程度）。 ②事後学習として、講義時の配布資料を再確認し、教科書の練習問題を解いてみること（目安として1時間程度）。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	実習作業の結果をレポートとして提出してもらいます。 （フィードバック：レポートに対してコメントを行います。また、正解例を解説します。）
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	レポート（100%）
テキスト ／Required Texts	岩井紀子・保田時男、『調査データ分析の基礎』、有斐閣、2007年
参考図書 ／Reference Books	必要に応じて、参考となる文献を紹介する。

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	イントロダクション	この授業で学ぶこと、授業の進め方。
2	第2回	多変量解析の基本的な考え方①	多変量解析とはなにか？、多変量解析の意義と目的、多変量解析のタイプ。
3	第3回	多変量解析の基本的な考え方②	関連と因果、統制変数、3元クロス表の分析、偏相関係数。
4	第4回	分散分析①	分散分析とはなにか？、平均の差の検定と分散分析、一元配置分散分析。
5	第5回	分散分析②	交互作用効果、二元配置の分散分析。
6	第6回	分散分析の実習	データを用いた実践練習（SPSS）。
7	第7回	回帰分析の考え方の復習	単回帰分析、回帰式、回帰線、回帰係数、決定係数、説明力の検定。
8	第8回	重回帰分析①	重回帰分析とは何か？、重回帰分析の意義と目的、分析の具体例、モデルの概要。
9	第9回	重回帰分析②	偏回帰係数、標準化回帰係数、決定係数、偏回帰係数の検定、決定係数の有意性検定、ダミー変数。
10	第10回	重回帰分析の実習①	データを用いた実践練習（SPSS）（値の再割り当て、変数の合成・計算、シンタックス機能）。
11	第11回	重回帰分析の実習②	データを用いた実践練習（SPSS）（モデルの作り方）。
12	第12回	重回帰分析の結果のまとめ方と考察	データを用いた実践練習（SPSS）（レポートや論文における分析結果のまとめ方）。
13	第13回	ロジスティック回帰分析①	ロジスティック回帰分析とは何か？、ロジスティック回帰分析の意義と目的、分析の具体例、ロジスティック回帰分析の考え方。
14	第14回	ロジスティック回帰分析②	係数の解釈、係数の推定と検定、説明力の評価。
15	第15回	ロジスティック回帰分析の実習	データを用いた実践練習（SPSS）。