講義科目名		Rと二次分析による計量社会学研究応用
科目ナンバリングコード
講義題目
授業科目区分		展開科目
開講年度		2026
開講学期		前期集中
曜日時限		前期集中 その他 その他
必修選択		選択 Elective
単位数		2
担当教員		毛塚　和宏
開講学部・学府		大学院基幹教育科目
対象学部等		全学府 All Graduate School
対象学年		大学院生 Graduate Students
開講地区		伊都地区
その他 （自由記述欄）		本講義は集中講義であり，4日間かけて行われる．以下の日程と講義内容を予定している． ・8/17 2～5限：第1～4回 ・8/18 2～5限：第5～8回 ・8/19 2～5限：第9～12回 ・8/24 2～4限：第13～15回 また，統計分析に際して，ノートPCが必要であるので，必ず持参すること． 電源の確保が難しい可能性があるので，バッテリーを充電してから参加すること．

履修条件		特にない．
授業概要		自らの専門性と社会を接続する方法は，社会に存在する課題を解決することである．しかし，その課題を見出すには，社会から取得されたデータを分析・解釈したうえで，他者にわかりやすく提示することが必要である．さらには，他者の分析に必要な指摘もできなければならない．社会調査データの二次利用による計量社会学的研究（分析から報告，コメントまで）を行い，このような能力を涵養することを目的とする．分析には，今日のデータ分析において主流な分析ツールの一つであるフリーソフトRを用いる．このような作業を通じて，受講者は計量的な社会科学研究を行うスキルと批判的な洞察を獲得する．  This course aims to cultivate the ability to connect one’s own academic expertise with society by identifying and addressing social problems. To discover such problems, it is necessary to analyze and interpret data collected from society and present the results in a way that is clear and accessible to others. It is also important to develop the ability to provide constructive comments on others’ analyses. In this course, students will conduct quantitative sociological research using secondary analysis of social survey data, covering the entire process from analysis to reporting and commenting. For data analysis, we use R, a free software environment that is one of the standard tools in contemporary data analysis. Through these activities, students will acquire practical skills for quantitative social science research as well as critical insight.
授業形態 （項目）		■　講義・演習 □　実験 □　グループワーク・ペアワーク □　学内外実習 ■　プレゼンテーション □　ディスカッション □　PBL/TBL
授業形態 （内容）		対面授業の形で実施する．
使用する教材等		板書、テキスト（紙媒体）、スライド資料（電子媒体）
全体の教育目標		・統計学の理論と具体的な手法を理解し，実践できるようになる． ・統計ソフトRを用いて分析を行うことができるようになる． ・分析結果に基づく報告を行うことができるようになる． ・他者の報告に適切なコメントができるようになる．
個別の教育目標
授業計画		1 社会科学における計量分析：社会科学における計量分析の性質を理解する． 2 記述統計：記述統計とその手法を理解する． 3 推定と検定：推定と検定，およびその手法を理解する． 4 クロス表：クロス表とその手法を理解する． 5 分散分析：分散分析とその手法を理解する． 6 相関：相関とその手法を理解する． 7 回帰分析 単回帰と重回帰：回帰分析とその手法を理解する． 8 回帰分析 ダミー変数と交互作用：回帰分析におけるダミー変数と交互作用を理解する． 9 ロジスティック回帰分析：ロジスティック回帰分析とその手法を理解する． 10 順序・多項ロジスティック回帰分析：順序・多項ロジスティック回帰分析とその手法を理解する． 11 ログリニア分析：ログリニア分析とその手法を理解する． 12 口頭報告のためのコツ：口頭報告を準備する． 13 分析発表：分析発表・学部生の発表へのコメント 14 分析発表：分析発表・学部生の発表へのコメント 15 分析発表：分析発表・学部生の発表へのコメント
キーワード		統計分析，計量社会学
授業の進め方
テキスト		・毛塚和宏，2022，『社会科学のための統計学入門 実例からていねいに学ぶ』講談社．
参考書		・永吉希久子, 2016, 『行動科学の統計学：社会調査のデータ分析』共立出版．
学習相談
試験／成績評価の方法等		発表：最終プレゼン50%（必須，50%のうち15%は他受講生からの評価） 小課題：各回の小課題（30%） コメンテーター：学部生の最終プレゼンに対するコメントを行う（必須，20%）
その他
添付ファイル
更新日付		2026-03-30 14:56:02.289