科目名 Course Title	社会統計学�U(1)［24D5045］ Social Statistics �U(1)
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	生活社会科学講座	クラス	生活社会科学講座
コンピテンシー	◎問題解決力，○批判的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	1.0単位	履修年次	2年

担当教員	荒木　万寿夫
学期	３学期
曜日・時限・教室	月曜 3 〜 4 限 共通講義棟1号館203室

(1)、(2)が付く科目の履修方法
この科目は、(1)及び(2)を連続して履修してください（シラバスは両方とも確認してください）。 ただし留学により連続して履修できない場合は、担当教員に申し出てください。

受講条件・その他注意
高校数学程度を講義の前提とします．また，コンピュータを利用する課題があるため，ＰＣの基本的な操作技術が必要です．

授業の形態
講義

教科書・参考文献
【教科書】美添泰人・荒木万寿夫・元山斉共著 『スタンダード経済データの統計分析』（培風館）、2020年、2640円(税込) 【参考文献】日本統計学会編　改訂版『統計学基礎』（東京図書），2015年 ※その他，適宜プリント等を配布する

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

評価方法・評価割合
小論文（レポート）=学期期末レポートで評価する．（レポート：100％）

主題と目標
基礎的な多変量データ解析の手法を紹介する．前半では重回帰分析を中心に，その分析結果の解釈や，モデルの改善と拡張について取り扱う．具体的には，ダミー変数の導入やロジスティック回帰分析なども紹介する予定である．併せて，回帰分析の数理的な理解に役立つ線形代数の初等的な解説も行う．後半では幾つかの多変量解析法を解説し，Excelを用いたデータ分析演習を実施する．具体的には主成分分析と因子分析，判別分析を中心に学ぶ．いずれの分析手法においても，履修者がコンピュータを利用して実施した分析結果を，適切に解釈できるようになることを目標とする．

授業計画
1. 授業のガイダンスと統計学の習熟状況に関する確認 2. 線形代数の復習（データの行列表示、ノルム、内積） 3. 回帰分析（１）〜単回帰分析、最小２乗法〜 4. 回帰分析（２）〜決定係数、例と解釈〜 5. 回帰分析（３）〜推定結果の吟味〜 6. 回帰分析（４）〜ダミー変数の挿入〜 7. 回帰分析の実習 8. ロジスティック回帰 9. 主成分分析（１） 10. 主成分分析（２） 11. 線形判別分析（１） 12. 主成分分析の実習 13. 線形判別分析（２） 14. その他の多変量解析の手法 15. まとめと補足 　 「社会統計学II(1)」では前半の1〜7を，「社会統計学II(2)」では後半の8〜13を扱う。

時間外学習
授業で利用したデータファイルをダウンロードし，独力で授業で行なったのと同じ分析結果が得られるか，必ず確認しておくことが必要です．

学生へのメッセージ
エクセルを利用したシミュレーション等で授業での説明を捕捉したり，あるいは，操作方法を実習的に紹介したりしますので，PCを用意して授業に参加して下さい．

学生の問い合わせ先
授業に係る全ての連絡は，お茶大Moodle（Chimes2024）で行います．