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| 科目のねらい | | この講義では、データ分析の基本的な考え方と分析手法のマスターを目的とします。具体的には、IBM社の統計ソフトSPSSを用いて、平均、分散といった記述統計から始まり、検定、相関分析、さらには回帰分析、主成分分析、因子分析といった多変量解析の分析手法、ソフトの操作方法を学んでいきます。
データ分析というと「数字だらけで難しそうだ…」と尻込みする人も多いでしょう。しかし、どんな方法でデータに切り込めば良いのか把握できれば、多くの要因が複雑に絡まりあう社会現象の分析には極めて有効な武器となります。
できるだけ数式を排し、論理や具体例を用いて、説明することを心がけます。また、SPSSの操作方法は表計算ソフトExcelが操作できれば（＝「データ分析Ⅰ」が理解できていれば）、問題ありません。毎年多くの4年生がアンケート調査の集計・分析や卒業論文の作成に同ソフトを使用しており、卒業後も活用する機会は少なくないと思います。
要は皆さんがデータ分析という技術を「使える」ようになることがねらいです。 |
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| 到達目標 | | ・データの特徴を踏まえ、目的にあった適切な分析手法を選択できるようになる。
・統計ソフトの操作方法を習熟する。
・分析結果を適切に解釈できるようになる。
・卒業論文やビジネスシーンでデータ分析を活用できるリテラシーを身に付ける。 |
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授業の内容・
計画 | | １．イントロダクション：この講義のねらい
２．データ分析Ⅰの復習：Excelを用いた記述統計
３～４．データを「見る」
（１）基本統計量
（２）度数分布表・ヒストグラム・散布図
５～７．データの「関連を見つける、差を見つける」
（１）相関分析
（２）クロス集計（χ2乗検定）
（３）検定（t検定、p検定）
８～１２．データを「予測する」
（１）回帰分析
（２）～（４）重回帰分析
（５）ロジスティック回帰分析
１３～１４．データを「合成する、分類する」
（１）主成分分析
（２）因子分析
１５．模擬テスト＆解説 |
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評価方法
（基準等） | | | 提出課題（50％）および定期試験（50％）の総合評価。 |
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授業外の学修
(予習･復習) | | | 各単元ごとに復習用課題を出しますので、各自で作業のうえ、翌週までに提出すること。 |
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教科書・
参考書 | | （教科書）
「データ分析Ⅰ」テキスト（必ず持参すること）
（参考書）
石村 貞夫・石村 光資郎『SPSSによる統計処理の手順』東京図書、2013年
石村 貞夫・石村 光資郎，2011．『SPSSによる多変量データ解析の手順』東京図書、2011年
石村 貞夫 他『SPSSでやさしく学ぶアンケート処理』東京図書、2015年
岸 学『SPSSによるやさしい統計学』オーム社、2012年
村瀬・高田・廣瀬『SPSSによる多変量解析』オーム社、2007年
※ICR内にはSPSSの解説書を閲覧ができるようにしてあります。各自、予復習に活用してください。 |
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| 参照URL | | |
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| 質疑応答 | | |
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| 備考 | | ・履修に際してはあらかじめ予備登録手続きを行うこと。
・科目の性格上、実習的内容が中心です。欠席・遅刻が重なる場合には単位取得は困難になることが予想されます。 |
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| 更新日付 | | 2016/02/08 22:31:33 |