2007 syllabus

コード	EH32-01
系列	系列：社会調査関連
授業科目	多変量解析法　Ａ
副題
副専攻

担当者	小島　弥生
単位	2
期・曜時	前期　火4
対象学年	3･4年
特記事項

授業概要

　この授業では、質問紙調査や心理学実験で収集したデータを、多変量解析の手法を用いて分析する手順を理解することを目指す。最終的には、調査の目的や分析の目的に見合う分析方法を、受講生が確実に選択できるようになることを目標とする。

課題・評価

　平常点（出席状況・授業内課題や宿題の提出状況、等）とテスト（分析結果の読み取りと考察を中心とする記述テスト）の２点から総合的に評価する。

テキスト

　テキストは特に指定しない。講師が用意する授業プリントを中心にして授業を進める。

参考文献

　参考文献は、授業内で適宜、紹介する。

受講生への要望

　教員の用意するデモデータを使って、受講生自身に多変量解析を実体験してもらう。統計やPC操作に関する知識・経験が豊富である必要はないが、授業の性質上、火曜３限開講の「データ分析の基礎A」を併せて受講することが望ましい。
　PCを使って多変量解析を実習するため、授業はコンピューター室で行う。コンピューターの台数に限りがあるため、履修希望者多数の場合には、受講制限を実施する可能性がある。
　なお、将来的に社会心理学関連のゼミで卒業論文を執筆しようと考えている学生は、この授業と「データ分析の基礎A」を、３年次に履修することが望ましい。

授業計画

1　オリエンテーション
2　多変量解析とは何か
　第１回の授業で、履修に関する諸注意を説明する。履修希望者は第１回の授業に原則として出席すること。
　第２回の授業では、多変量解析全般に関する簡単な解析を行い、次回以降の実習の準備とする。
　第３回～第12回の授業で「分散分析」、「重回帰分析」、「因子分析」の３つの多変量解析に関する概説を交えつつ、PCを用いた実習を行い、具体的に多変量解析を理解することを目指す。
3　分散分析１）平均値と分散
4　分散分析２）分散分析モデル
5　分散分析３）分散分析のさまざまなパターン
6　重回帰分析１）相関と回帰について
7　重回帰分析２）重回帰分析の概説
8　重回帰分析３）ダミー変数について
9　重回帰分析４）多重共線性について
10　因子分析１）因子分析の考え方
11　因子分析２）因子分析の実際
12　因子分析３）探索的因子分析と確認的因子分析
　第13回・第14回の授業では、多変量解析の包括的な説明を中心とする。データの性質によって、適用できる解析方法が異なることについて理解することを目指す。
13　共分散構造分析
14　その他の多変量解析
15　テスト（分析結果の読み取り方を中心とする記述テスト）

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