データ分析実習

科目名	データ分析実習
旧カリキュラム名	データ分析実習
教員名	小堀　真
単位数	2	学年	3	開講区分	文理学部
科目群	社会学科
学期	後期	履修区分	選択

授業テーマ	・簡単なデータ分析を自力でできるようになること。・データ分析をすることでデータの読み方がわかるようになること。
授業のねらい・到達目標	１．官庁統計や各種調査報告書の統計量やグラフなどの意味を理解して読めるようになる。２．基礎的な分析方法を習得し、パソコンを使って実際に簡単な分析ができるようなる。３．因果関係と相関関係の違いや擬似相関の意味がわかるようになる。４．質的データの捉え方の基礎を習得する。
授業の方法	統計的な分析法、ソフトの操作法を、パソコンを使って各自がデータ分析を行ないながら学ぶ実習スタイルの授業である。授業では頻繁に学生同士でのディスカッションを行い、内容の理解を深めてもらう。
履修条件	社会調査士コース履修学生
事前学修・事後学修，授業計画コメント	社会統計学の講義ではなく、実際のデータを用いて分析を行う実習である。統計的な知識については各自よく勉強しておくとスムーズに臨むことができる。なお、統計解析ソフトはメインとしてSPSSを使うが、必要に応じてRも用いる。また、QDAソフトの紹介も行う。　実際に自身の力で分析しなければ、決して一人で分析できるようにはならないし、身につけた技術を応用することもできない。そのため、本実習ではほぼ毎回の講義ごとに課題を出し、各自がそれに基づいて分析してくることが求められる。

授業計画
1	ガイダンス実習の目的や目標を示し、授業計画を説明する。
2	二次データの種類と利用方法とその加工官庁統計や二次分析に使えるデータアーカイブの所在やその利用方法を紹介し、関連するソフトウェアについて説明の後、簡単な操作を体験させる。また、入手したデータを統計解析ソフトで使いやすい形に加工することを学ぶ。
3	データハンドリング統計的解析のためのデータを作成・加工する方法を学ぶ。また、変数の作成・加工方法を学ぶ。
4	1変量レベルのデータ分析度数分布や中央値、最頻値、平均値などの代表値について理解し、統計ソフトでグラフや表を作成することを学ぶ。また、分散、標準偏差、標準化などの意味を理解し、統計ソフトで計算できるようにする。
5	2変量レベルのデータ分析1 クロス表や散布図を作成することで、2変数でのデータ集計方法や相関関係、因果関係を学ぶ。
6	2変量レベルのデータ分析2 平均値とその差の検定の方法を学び、実際に計算する。
7	2変量レベルのデータ分析3 共分散、オッズ比など統計数値の仕組みを理解し、実際に計算する。相関係数について、その意味と計算方法を学ぶ。パス図を描き、相関関係を表現してみる。
8	3変数以上のデータ分析擬似相関、間接効果などの変数間の関係を学ぶ。また、偏相関係数についてその意味と計算方法を学ぶ。パス図を描き、3変数間の相関を表現してみる。
9	回帰分析・重回帰分析1 回帰分析の考え方、相関関係と因果関係の違いについて学ぶ。パス図を描き、変数間の因果関係を表現してみる。
10	回帰分析・重回帰分析2 回帰分析および重回帰分析の計算方法とその解釈の仕方について学ぶ。
11	探索的分析1 因子分析・主成分分析・クラスター分析のうち一つを取り上げ、その手法と意味について学ぶ。
12	探索的分析2 因子分析・主成分分析・クラスター分析のうち一つを取り上げ、その分析方法と解釈について学ぶ。
13	質的データ分析の初歩質的データと量的データの相違とQDAソフトの使い方について学ぶ。
14	報告書の作成方法図表の提示の仕方など、分析結果を報告書にまとめる方法を学ぶ。
15	まとめ他の調査士科目との関係を踏まえ、データ分析と、標本・母集団の関係などを学ぶ。

その他
教科書	基本的に教科書は用いない。適宜pdfデータを配布する。
参考書	ボーンシュテッド＆ノーキ『社会統計学』ハーベスト社 1990年山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎『Rによる優しい統計学』オーム社 2008年『ウルトラビギナーのためのSPSSによる統計解析入門』プレアデス出版 2007年参考書は適宜指示する。
成績評価の方法及び基準	平常点(20%)、授業参画度(30%)、課題(50%) 出席状況や授業に向かう姿勢を重視する。ほぼ毎回の授業で課題が出るので、必ず提出すること。
オフィスアワー	授業時指示
備考	履修は社会調査士コース3年次の実習科目の履修を認められた者に限る。