人間社会研究科Graduate School of Social Well-being Studies
SOW500J1（社会福祉学 / Social Welfare 500）福祉社会データ解析Data Analysis Methods for Social Welfare
服部 環Tamaki HATTORI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 人間社会研究科Graduate School of Social Well-being Studies |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | S0033 |
| 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 | 木4/Thu.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | 1・2 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory |
福祉社会専攻 専門展開科目（研究基盤） |
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Outline (in English)
This course will introduce students to elementary statistics for welfare sociology, including descriptive statistics, basic principles of statistical inference, hypothesis testing, multiple regression, and factor analysis. The primary purpose of the course is to help students become familiar with basic concepts of elementary statistics and statistical computing using SPSS.
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
基本的な多変量解析法を中心として，統計解析用パソコンソフトウェアSPSSを利用しながらデータ解析法を学びます。
到達目標Goal
研究仮説に応じて適切なデータ解析技法を適用でき、それぞれの技法が算出する統計量を適切に解釈できるようになることを到達目標とします。
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」と「DP2」と「DP4」に関連
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. ）
授業計画に沿った講義とSPSSを用いた実習を繰り返していきます。授業の前半では1変数と2変数の記述統計，後半では統計的仮説検定、分散分析、基本的な大変量解析法を学びます。
課題等の提出・フィードバックは学習支援システムを通じて行う予定です。
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.)
なし / No
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。
第1回：ガイダンス
授業内容と計画，使用機器を確認し，R言語のベースとパッケージの関係について理解します
第2回：基本的演算
基本的な演算記号を理解し，使用します
第3回：要約統計量
1変数の特徴を要約する統計量を学びます
第4回：共分散と相関
量的2変数の関係を記述する共分散と相関係数を学びます
第5回：連関
質的2変数の関係を記述する統計量と連関係数を学びます
第6回：平均と相関係数の信頼区間
平均と相関係数の信頼区間を学びます
第7回：平均に関する仮説検定
1標本と2標本の平均の仮説検定を学びます
第8回：相関と連関に関する仮説検定
相関係数と連関の仮説検定を学びます
第9回：1要因の分散分析
分散分析の考え方と被験者間1要因の分散分析を学びます
第10回：多重比較
被験者間1要因の多重比較を学びます
第11回：2要因の分散分析
被験者間2要因の分散分析を学びます
第12回：単純主効果と多重比較
被験者間2要因における交互作用、単純主効果、多重比較を学びます
第13回：重回帰分析
重回帰分析の考え方と留意点を学びます
第14回：因子分析
因子分析の考え方を学びます
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.)
データ解析技法の実践的な利用方法を知るには研究論文を読むことが必要です。それによって技法に関する理解を深めることもできます。
本授業の準備・復習時間は各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
文系のためのSPSSデータ解析（山際勇一郎・服部 環［著］ ナカニシヤ出版）
参考書References
足立浩平 多変量データ解析法－心理・教育・社会系のための入門（ナカニシヤ出版）
南風原朝和 心理統計学の基礎－統合的理解のために（有斐閣）
成績評価の方法と基準Grading criteria
レポートの結果（50％）と平常点（50％）を総合して評価します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
なるべく数式を少なくしてデータ解析法を説明します。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
実習室のパソコン，SPSSを使用します。
その他の重要事項Others
受講生が持つ事前知識に応じて授業計画を変更することがあります。
担当教員の専門分野等
＜専門分野＞
教育心理測定学，心理データ解析
＜研究テーマ＞
項目反応理論と心理データ解析に関する理論と応用
＜主要研究業績＞
(1)読んでわかる心理統計法（共著，サイエンス社）
(2)心理・教育のためのRによるデータ解析（単著，福村出版）
(3)日本版KABC-IIマニュアル・換算表（共訳編，丸善出版）
(4)Q&A心理データ解析（共著，福村出版）