2008 syllabus

コード	EH32-02
系列	系列：社会調査関連
授業科目	多変量解析法　Ｂ
副題
副専攻

担当者	藤本　隆史
単位	2
期・曜時	後期　木2
対象学年	3・4年
特記事項

授業概要

　統計データの分析に必要な多変量解析の基本的な考え方と代表的な分析手法を身につける。データ分析には、主に統計解析ソフトのSPSSを用いる。まず、単変量解析の復習をしながら、多変量解析の特徴を理解する。続いて、重回帰モデルを基本に、パス解析、非線形回帰モデルを習得し、分散分析、因子分析などの取得も目指す。

課題・評価

　出席・課題・試験

テキスト

　村瀬洋一・高田洋・廣瀬毅士（共編）『SPSSによる多変量データ解析』オーム社

参考文献

受講生への要望

　PC（WordやExcelなど）の基礎的な操作方法を習得していることを前提として授業を進める。また、受講希望者が多い場合には受講制限を実施する可能性がある。

授業計画

1　オリエンテーション。
2　記述統計量、クロス集計の復習、多変量解析の基本的な考え方。
3　相関分析、単回帰分析のしくみを基に重回帰モデルの考え方。
4　重回帰分析の実際(1)：モデルの作成、変数の投入方法など。
5　重回帰分析の実際(2)：SPSSの操作方法、出力の読み方、モデルの適合度の検討など。
6　重回帰分析の実際(3)：ダミー変数を用いた分析、ダミー変数の作り方など。
7　パス解析：パス係数の算出方法、SPSSを使って算出する方法など。
8　ロジスティック回帰、非線型回帰分析：その他回帰モデルのしくみ、SPSSによる分析方法など。
9　平均値と分散分析：平均値、分散、標準誤差の復習、分散分析のしくみなど。
10　分散分析の実際(1)：SPSSによる一元配置分散分析、出力の読み方など。
11　分散分析の実際(2)：交互作用、SPSSによる二元配置分散分析、出力の読み方など。
12　主成分分析と因子分析：主成分分析と因子分析のしくみ、両者の違い、使用例など。
13　主成分分析と因子分析の実際：SPSSによる主成分分析と因子分析。回転手法など。
14　クラスター分析：クラスター分析のしくみ、SPSSによる分析方法など。
15　まとめ。

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