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社会統計学入門('18)

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主任講師
林 拓也 (奈良女子大学教授)
放送メディア
ラジオ
放送時間(2018年度)
第1学期:(金曜)11時15分~12時00分

講義概要

現代社会において、それぞれの社会の実態や人々の行動・意識を明らかにすることを目的とした社会調査が数多く行われ、それに基づく分析結果がさまざまなメディアを通して提示されている。本講義では、社会調査に基づく分析結果を読みとるために必要となる統計学の基礎的な知識とともに、自分で分析を行おうと考えている履修者に対する分析の実践的側面も考慮した基本的・応用的な分析手法を扱う。具体的には、データの基礎集計、標本に基づく推測統計、2変数間の関連分析、そして重回帰分析を中心として多変量解析の一部について解説していく。講義の中では、実際のデータや分析例を紹介しつつ、必要に応じて統計量の計算手順も紹介していく。
※詳しくはシラバス

開設年度
2018年度
科目区分
コース科目(社会と産業コース(導入科目))※共用科目(生活と福祉・心理と教育・情報・自然と環境)
〔2009年度~2015年度〕共通科目(一般科目)
〔2008年度以前〕共通科目(一般科目)
科目コード
1730061
単位数
2単位
単位認定試験
試験日・時限
2018年度 第1学期:2018年8月4日(土曜)3時限(11時35分~12時25分)
単位認定試験
平均点
備考
※この科目は「社会統計学入門(’12)」を一部改訂しています。
「社会統計学入門(’12)」の単位修得者は履修不可
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授業の目標

履修者が、社会調査に基づく分析結果を読み取るために必要な基礎知識を習得すること、およびいくつかの分析技法を学習することを通して、自らがデータ分析を行うときに、どのような方法や手順ですすめていくかの指針を得ることを目標とする。

履修上の留意点

本講義は、社会調査により得られたデータの分析を扱うので、「社会調査の基礎」を学んでおくことが望ましい。また、講義の中では、実際のデータに基づいて計算を行うことも多いので、あらかじめ電卓(平方根√の計算ができるもの)を用意しておくこと。

シラバス

テーマ 内容 執筆担当講師名
(所属・職名)
放送担当講師名
(所属・職名)
1 社会調査のデータと統計分析の考え方 社会調査に基づいて得られたデータを、統計分析にかけることによってどのようなことが明らかになるかについて、大まかなイメージをつかむ。また、本講義の構成と学習の指針について概説し、以降の各回の位置づけを確認する。

【キーワード】
社会調査、社会統計学、統計データ
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
2 データの基礎集計(1) 社会調査によって得られたデータは、それぞれを変数として分析に用いる。そこで、今回はまず、変数にはどのような性質があるのか学習する。それを踏まえ、それぞれの変数の分布状態を記述する方法を解説する。

【キーワード】
変数、度数分布表、グラフ、ヒストグラム
石田 光規
(早稲田大学教授)
石田 光規
(早稲田大学教授)
3 データの基礎集計(2) 度数分布を統計量を用いて記述する方法を学ぶ。まず、変数の分布の中心を表す代表値(最頻値、中央値、平均値)について学習し、次に、分布の散らばり具合を表す多様性指数、分散、標準偏差について学習する。最後に、分布における固有の観測値の位置を表すz得点について理解する。

【キーワード】
代表値、最頻値、中央値、平均値、多様性指数、分散、標準偏差、z得点
石田 光規
(早稲田大学教授)
石田 光規
(早稲田大学教授)
4 標本に基づく推測統計(1):統計的推定 標本調査のデータに基づいて、標本の抽出元である母集団の値(母数)を推定する方法を学ぶ。標本統計量の標本分布とその特性を紹介した後、母数をどのように推定するのかについて、正規分布を応用した考え方を解説する。

【キーワード】
母集団と標本、標本分布、点推定、区間推定、正規分布
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
5 標本に基づく推測統計(2):統計的検定 標本調査データに基づく仮説検定の考え方について学ぶ。帰無仮説と対立仮説、有意水準、両側検定と片側検定などについて解説しつつ、1変数の比率や平均値の検定の手順を確認していく。

【キーワード】
検定、帰無仮説と対立仮説、有意水準、両側検定と片側検定
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
6 グループ間の平均の差の検定 標本調査データにおける2グループ間の平均値の差を検討する方法について学ぶ。まず、標準誤差が既知の場合および未知の場合の差の検定について学び、それから応用的手法について簡単に解説する。

【キーワード】
平均値の差の検定、t検定、比率の差の検定
石田 光規
(早稲田大学教授)
石田 光規
(早稲田大学教授)
7 離散変数間の関連(1):クロス集計表と独立性の検定 離散変数同士の関連を検討する際に用いられるクロス集計表の原理を理解するとともに、二つの離散変数の間の関連性の統計的検定や、その関連の強さを示す係数について学習する。

【キーワード】
クロス集計表、独立性の検定、クラマーのV係数
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
8 離散変数間の関連(2):変数の統制と多重クロス集計表 第3変数の値ごとにクロス集計表を作る多重クロス集計表の原理を知ることを通じて、変数を「統制」するという考え方を学ぶ。また第3変数を用いたクロス集計表のエラボレーションによって、疑似関係や媒介関係などを発見する方法を学習する。

【キーワード】
統制、エラボレーション、疑似相関、交互作用効果
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
9 連続変数間の関連(1):ピアソンの積率相関係数 2つの連続変数の間の関連の検討方法を学ぶ。関連性の形を確認するための散布図と、直線的関連の強さを示すピアソンの積率相関係数について、その原理と検定方法について学ぶ。

【キーワード】
散布図、線形関係、共分散、積率相関係数
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
10 連続変数間の関連(2):回帰分析の基礎 2つの連続変数を扱いつつ、一方の変数からもう一方の変数を予測する手法である回帰分析について、その考え方と基礎を学ぶ。またデータの事例を用いて、予測のための回帰直線、それを推定する原理(最小二乗法)、回帰係数の検定について解説する。

【キーワード】
回帰直線、回帰式、回帰係数と定数、最小二乗法
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
田辺 俊介
(早稲田大学教授)
11 回帰分析の応用(1):ダミー変数、重回帰分析 社会調査データに多く含まれる離散変数を、回帰分析において扱う際に利用されるダミー変数について学ぶ。加えて、複数の独立変数を同時に扱う重回帰分析について解説する。

【キーワード】
ダミー変数、重回帰分析
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
12 回帰分析の応用(2):決定係数、分散分析とF検定 回帰分析における予測の精度を表す決定係数の考え方と、その検定方法としてのF検定について学ぶ。また、分散分析の応用の仕方について解説する。

【キーワード】
決定係数、F検定、分散分析
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
13 回帰分析の応用(3):回帰分析の留意点 独立変数の効果やモデルの有効性を比較するための、応用的な係数について学ぶ。また、回帰推定に際して、残差の分布や独立変数間の関連に注意を払う必要性について解説する。

【キーワード】
標準化回帰係数、自由度調整済み決定係数、残差分析、多重共線性
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
14 離散的な従属変数の回帰モデル:ロジスティック回帰分析 従属変数が離散変数である場合に用いるロジスティック回帰分析について学ぶ。線形的な回帰分析モデルとの違い、確率のロジット変換と係数の解釈、そして最尤法による推定と検定について解説する。

【キーワード】
ロジスティック回帰分析、オッズ、ロジット、最尤推定法
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
15 講義のまとめと発展学習 これまでの学習内容をまとめつつ、社会調査データに基づき、どのような手順で分析をすすめていくかについて検討を加える。また、さらなる発展的な学習にあたって、いくつかの多変量解析の手法を紹介する。

【キーワード】
計量社会学、多変量解析
林 拓也
(奈良女子大学教授)
林 拓也
(奈良女子大学教授)
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