社会学研究科Graduate School of Sociology
SOC500E1－0204（社会学 / Sociology 500）社会調査法２Social Survey Methods ２
多喜 弘文
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 社会学研究科Graduate School of Sociology |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | X6346 |
| 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5/Thu.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 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 | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 修士課程「統計分析法」と合同 |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience |
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Outline (in English)
The purpose of this course is to develop a basic understanding of
multivariate analysis in quantitative methods through secondary data analysis. Grading will be decided based on in-class contribution (40%) and reports
(60%).
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
この授業では、社会統計学の基礎を学びつつ、それを実際に社会調査によって得られたデータに適用する方法を学習する。これにより、社会学的な発想に導かれた計量分析の実際を知り、それを自ら行うための基本的な技術の修得をめざす。社会現象を実際のデータを用いて分析することを通じ、理論的説明と実証分析の対応関係についての実践的な感覚を深める。
到達目標Goal
主に重回帰分析と因子分析の学習を通して、多変量解析の基本を理解する。
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、「DP2」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. ）
多変量解析の基礎に関する講義と統計ソフトSPSSを用いた実習をおこない、それに対するフィードバックを通じて理解を深める。授業では、「SPSS：リモートデスクトップ」を利用する。利用方法は授業でも解説するが、あらかじめ自分のパソコンに「SPSS：リモートデスクトップ」をインストールしておくことを勧める。詳細は多摩情報センターウェブサイトで「SPSS：リモートデスクトップ」の「利用ガイド」を参照されたい。受講生の希望と社会状況によっては対面授業を複数回設ける。
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：オンライン/online
※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[オンライン/online]：イントロダクション：社会学と多変量解析
社会学と多変量解析
第2回[オンライン/online]：代表値と散布度
中心がどのあたりにあるのかと散らばりの程度に関する統計量を復習する
第3回[オンライン/online]：推測統計の基礎
推測統計の基礎について概説する
第4回[オンライン/online]：線形代数の基礎
線型代数の基礎知識とデータの関連について説明する
第5回[オンライン/online]：説明変数・目的変数と二変量回帰モデル
二変量回帰モデルの考え方について解説する
第6回[オンライン/online]：回帰理論の数学モデル
誤差項と回帰係数・切片について線型代数を用い解説する
第7回[オンライン/online]：重回帰分析の導入
回帰分析の数学モデルの重回帰分析への拡張を行う
第8回[オンライン/online]：最小二乗推定と多重共線性
回帰モデルの推定方法の１つであるOLSと、重回帰分析における多重共線性の問題について解説する
第9回[オンライン/online]：偏回帰係数の検定とモデルの評価
偏回帰係数を中心としたモデルの解釈を学ぶ
第10回[オンライン/online]：重回帰モデルの使用とモデルの改善
モデルの改善・評価について解説する
第11回[オンライン/online]：因子分析の数学モデル
因子分析の数学的構造について解説する
第12回[オンライン/online]：探索的因子分析の実際
探索的因子分析の事例を紹介する
第13回[オンライン/online]：探索的因子分析と確証的因子分析
探索的因子分析との比較により、確証的因子分析の概略を学ぶ
第14回[オンライン/online]：共分散構造分析およびその他の分析手法
その他の多変量解析法について概説する
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.)
本授業の準備学習・復習時間は各2時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
特に指定しない。授業中に資料を配布する。
参考書References
ボーンシュテット＆ノーキ，1990，『社会統計学』ハーベスト社．
片瀬一男編，2007，『社会統計学』放送大学教育振興会．
その他、必要に応じて適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
各自が設定したテーマについて、授業で取り上げた分析を使用した授業内報告（40％）とレポート（60％）で評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞社会階層論・教育社会学・比較社会学
＜研究テーマ＞教育と不平等の比較社会学
＜主要研究業績＞
『学校教育と不平等の比較社会学』ミネルヴァ書房（2020年，単著）．
中村高康・三輪哲・石田浩編『少子高齢社会の階層構造Ⅰ 人生初期の階層構造』東京大学出版会（2021年，章分担執筆）．
The Economics of Marginalized Youth: Not in Education, Employment, or Training Around the World, Routledge（2022年，共編著）.