法学部Faculty of Law
POL200AC(政治学 / Politics 200)現代政治分析の方法Ⅱ現代政治分析の方法Ⅱ
安中 進Susumu ANNAKA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 法学部Faculty of Law |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | A0527 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 水3/Wed.3 |
科目種別Class Type | 講義 |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー(法律学科)Category (法律学科) | |
カテゴリー(政治学科(2021年度以降入学者))Category (政治学科(2021年度以降入学者)) | |
カテゴリー(政治学科(2020年度以前入学者))Category (政治学科(2020年度以前入学者)) | |
カテゴリー(国際政治学科(2021年度以降入学者))Category (国際政治学科(2021年度以降入学者)) | |
カテゴリー(国際政治学科(2020年度以前入学者))Category (国際政治学科(2020年度以前入学者)) |
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Outline (in English)
This lecture will provide the basic knowledge necessary for the quantitative analysis in political science. This lecture will show how to analyze the factors that explain political phenomena using statistical data. This lecture emphasizes the importance of the data evidence required for scientific discussions. In this course, students will learn practical skills using statistical software (mainly R). The mathematical knowledge behind quantitative analysis will be used to the minimum.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
本講義では、主に統計的な手法を用いて政治現象を分析するために必要となる基礎的な知識を提供する。社会科学としての政治学(Political Science)という観点から、科学的な議論に必要となるデータ的な証拠の重要性を強調しながら、データを用いて政治的現象を説明する要因を分析するための考え方と分析手法を学ぶ。統計ソフト(主にR)を用いた実践的なスキルの習得を重視し、統計分析の背景をなす数学的な知識に関しては、必要最小限の利用に留める。
到達目標Goal
明らかにしたい政治現象の原因を探るために必要なデータを自ら調達し(オンライン上で公開されているデータを含む)、回帰分析を中心とする統計的な分析が可能になり、卒業論文の執筆やビジネスに応用可能な手法を身に着ける。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」、「DP2」、「DP3」、「DP4」に強く関連。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
基本的には、大学のパソコンか、リモートの場合は自身の準備したパソコンを用いて実際に手を動かす方式となる。前回の授業で提出された課題に対する回答からいくつか取り上げ、全体に対してフィードバックを行う。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1:イントロダクション
授業の進め方や成績評価の方法を説明する。また、計量政治学に必要な考え方の初歩を理解する。
2:「科学」としての政治学(Political Science)
計量分析の実践にあたり、背景をなす「再現可能性」や「反証可能性」といった「科学」に必要な考えを理解する。
3:統計分析実践の準備(教科書 4章、5章)
RStudioの導入など、統計分析に必要な準備をする。
4:記述的統計(教科書 6章)
平均値、度数分布など基礎的な統計の表現法を学ぶ。
5:平均値の比較(教科書 7章、8章)
T検定など基本的な統計的検定の方法を理解する。
6:変数間の関係(教科書 9章)
相関係数、カイ二乗検定など、変数間の関係を捉える方法を学ぶ。
7:単回帰分析(教科書 10章、15章)
最小二乗法やロジスティック回帰分析などを用い、政治的現象の原因を分析する。
8:重回帰分析(教科書 11章)
変数の「コントロール」という考えを理解する。
9:交互作用項(教科書 14章)
回帰分析において独立変数が他の独立変数に影響を受ける可能性を考慮できるようにする。
10:より適切な分析を行うための手法(教科書 12章)
パネルデータ分析、固定効果モデル、クラスター化標準誤差といった手法を理解する。
11:因果推論の新しい手法の紹介
現在の「因果推論革命」とも称される現象の中で用いられる手法を紹介する。
12:データの収集・クリーニング
分析に必要となるデータの収集、分析のためにデータを整える方法を学ぶ。
13:分析結果の提示やプレゼン方法
得られた分析結果を提示する方法やプレゼンの方法を学ぶ。
14:分析結果の報告及びレポートの提出
受講人数にもよるが、可能であれば、自ら行った分析結果をプレゼンし、レポートを提出する。
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
簡単な宿題が出る可能性が高い。30分から1時間程度で実施可能なものにする。
テキスト(教科書)Textbooks
浅野正彦・矢内勇生『Rによる計量政治学』(オーム社)
参考書References
今井耕介『社会科学のためのデータ分析入門 (上)』(岩波書店)
今井耕介『社会科学のためのデータ分析入門 (下)』(岩波書店)
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業参加と課題の提出50%、プレゼンとレポート50%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
計量ソフトを用いるため、リモートの場合は自前のパソコンが必要となる。
その他の重要事項Others
具体的には未定であるが、オフィスアワーを設ける予定である。それ以外の時間の質問もメール等で受け付けるが、直接質問がある場合は、アポイントメントをとる必要がある(場所は主に早稲田大学早稲田キャンパス)。ただし、昨今のコロナウイルスの感染状況を考慮して、難しい場合は、オフィスアワーを含め、Zoomなどを用いた質問方法も想定している。