社会学実証特別演習３

科目名平成28年度以後入学者	社会学実証特別演習３
教員名	菅野　剛
単位数	1	課程	前期課程	開講区分	文理学部
科目群	社会学専攻
学期	後期	履修区分	選択必修

授業テーマ	社会科学での多変量解析に関する演習
授業のねらい・到達目標	多変量解析の手法を学びながら、SSM調査報告書、社会学評論等に掲載されている計量的論文の内容を把握しつつ用いられている統計的手法を学びます。計量社会科学は、社会学、社会調査、統計学、プログラミングの上に成り立っています。統計学の学習を各自で行い、プログラミング言語を自ら学び、環境構築やデータ分析で試行錯誤するためには、長期間に渡っての労力がかかる地道な積み重ねが必要です。きちんとしたデータ分析を行うためには、大学院に入ってからの週に一度の授業時間だけでは足りず、学部時代に基礎が形作られている必要がありますが、可能な範囲で学びます。現状では、現実的には二次データ分析を行うことになります。＜社会調査協会の「専門社会調査士」資格取得のための標準カリキュラムで、必修科目と位置づけられている「Ｉ多変量解析に関する演習（実習）科目」に相当する科目である＞
授業の方法	後期開催で、適宜、文献の購読、可能な範囲で調査作業の実施やデータ分析を行い、期間全体として授業計画の内容をカバーします。データ分析の分野は急速に変化しています。統計学、プログラミングを駆使するデータ分析の世界を広く浅く垣間見ることで興味を持ってもらい、データに基づいて判断するという方法に親しみます。理解を深めるために、資料を閲覧し、課題を行い、教員がフィードバックを行うメディア授業を行う場合もあります（授業の進行度によります）。 R や Python 等の各種ソフトウェアによる実際の分析作業を重点的に行えるのが理想的ですが、高度なことは各自の努力次第です。修士論文執筆者のテーマや分析に沿いながら、重点的に扱う内容を定め、授業の進行を柔軟に調整する場合もあります。 Google Classroomを用い、予習・受講・復習の際の資料閲覧に、PC(Mac/Windows)やタブレット端末を利用します。ブラウザはGoogle ChromeかFirefox を使います。Windows標準のInternet Explorerを使うとエラーで作業が出来ない場合がありますので、注意をして下さい。分析に用いるソフトウェアが R や Python 等のようにオープンソースであることは、一生活用出来る分析環境を整える上で決定的に重要です。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	日頃からGoogle Classroomにアクセスし、授業連絡の確認、資料の閲覧、課題の学習を行って下さい。社会調査では毎回の積み重ねが大切ですので、きちんと復習をして下さい。課題などではPC(Mac/Windows)の利用が必須なので、各自で習熟しておいて下さい。授業の難易度については柔軟に調整します。

授業計画
1	NU-AppsGのアカウント通知、パスワードリマインダー、パスワード設定、Google Classroomの説明とコースへの登録、記述統計
2	平均の差の検定
3	分散分析(1)
4	分散分析(2)
5	重回帰分析(1)
6	重回帰分析(2)
7	パス解析
8	主成分分析
9	因子分析
10	共分散構造分析
11	クラスター分析
12	形態素解析
13	テキストマイニング
14	Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、分析を行い、Googleドキュメントでレポート課題を提出し、質疑応答及びフィードバックを行う
15	これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める

その他
教科書	参考書、論文等について適宜指示します。
参考書	Michael J. Crawley 著（野間口謙太郎・菊池泰樹訳）『統計学：Rを用いた入門書改訂第2版』共立出版 2016年第2版原純輔・海野道郎『社会調査演習』東京大学出版会 2004年第2版盛山和夫『社会調査法入門』有斐閣 2004年
成績評価の方法及び基準	平常点(40%)、レポート(20%)、授業参画度(40%)
オフィスアワー	授業終了時。Google Classroomでも、可能な範囲で随時質問を受けつけます。