● 情報数理解析入門２・Ｄ
―SPSSによるデータ処理―

001-D-110

この授業では、統計解析ソフトSPSSを用いながら、社会現象を捉えるうえで必要なデータを分析していくための統計的手法を学びます。特に、群間比較、変数間の関連、因果関係、変数の要約・潜在的な要因の探索などで用いられる、ノンパラメトリック検定手法、t検定、分散分析、相関分析、回帰分析、因子分析など、多変量解析の手法の操作方法を学習の範囲としています。データの収集・整理・統計解析、そして分析結果の解釈からレポート作成までの一連の作業を、SPSSを利用しながら実習していきます。

分析対象となるデータの特徴を理解し、それに適した分析を行い、結果を客観的に解釈することができるようになる。

1	SPSSの基本操作（データの整理方法）
2	SPSSの基本操作（データベースの構築）
3	基本統計量の概念と尺度の理解
4	SPSSでのグラフ作成
5	２つの変数間の関係を探る（散布図と相関係数、相関分析）
6	変数間の因果関係を探る（単回帰分析、重回帰分析）
7	２グループ間の差を確かめる（平均値の差の検定）
8	２グループ以上の差を確かめる（一元配置の分散分析と多重比較）
9	２グループ以上の差を確かめる（二元配置の分散分析）
10	ノンパラメトリック検定（差の比較）
11	ノンパラメトリック検定（変数間の関係）
12	多数の変数間に潜む関係を探る（主成分分析）質問項目の信頼性・妥当性を確認する（アルファ係数など）
13	多数の変数間に潜む関係を探る（因子分析）
14	これまでのまとめ
15	予備日

毎回の授業は、学習内容について講義した後、練習問題を受講者がそれぞれ解いてもらう形式をとります。履修者の理解度によって、講義と実習を数回繰り返しながら進めていきます（講義→実習→確認→練習問題→確認→課題提出）。

次回の授業までに前回の授業での復習（内容の確認、操作の確認など）を行っておくこと（約60分）。

講義毎の課題と確認テスト：50％（各講義内容の理解度を確認する）

まとめのテスト：50％（講義内容全体の理解と応用力を確認する）

講義毎の課題と確認テスト50％、まとめの試験50％、計100%で評価します。

計算機センターのテキストのほか、オリジナルのテキスト・資料を使用します。配布したテキストは必ず持参するようにして下さい。

講義中に適宜紹介します。

講義が中断したり、他の受講者に迷惑をかけることになるので、遅刻は原則認めません。

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