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
岡田 栄作Eisaku OKADA
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 | 2022 |
| 授業コードClass code | S0028 |
| 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3/Thu.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 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)
・Course outline
The aim of this course is to learn research design and dissertation structure, research ethics and the elements necessary for research.
・Learning Objectives
The goals of this course are to focusing on basic multivariate analysis methods, you will learn data analysis methods while using the computer software SPSS for statistical analysis.
・Learning activities outside of classroom
Students will be expected to have completed the required assignments after each class meeting. Your study time will be more than four hours for a class.
・Grading Criteria /Policies
①Learning status and participation in class 30%
②self-evaluation 20%
③final report 50%
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
まず、研究デザインと論文の構成、研究倫理と研究をする上で必要な要素を復習し、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.)
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：多重比較
被験者間1要因の多重比較を学びます
第11回[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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[対面/face to face]：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・復習時間は各回4時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
教科書は特に指定しません。適宜必要な資料を配布します。
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
授業での学習状況や参加度30％、自己評価20％、最終レポート50％
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
＜専門領域＞福祉疫学、ファシリテーション論、保健医療福祉論
＜研究テーマ＞介護・医療関連情報の見える化、地域診断と健康
＜主要業績＞
『ソーシャル・キャピタルと健康・福祉』（共著書、ミネルヴァ書房、2020年）
『住民主体の楽しい「通いの場」づくり』（共著書、日本看護協会出版会、2019年）