​​多変量解析入門

  • スタッフ
    担当教員  :濱本真一(社会情報教育研究センター助教)
  • 学期/単位数:秋学期/2単位
  • 授業の目標​​
    データに潜む重要な情報を明らかにする方法として多変量解析を位置づけ、基本的な考え方、代表的な手法、および社会における活用法を理解する。
  • 授業内容
第1講 多変量解析とは何か?多変量解析法の概要を学びます。
第2講 記述統計学と推測統計学の復習記述統計学と推測統計学の内容を簡単に解説します。
第3講 相関係数と偏相関係数量的変数の関係を把握する基本的な方法として、相関係数と偏相関係数を解説します。
第4講 重回帰分析 (1)重回帰分析の方法のうち、単回帰分析の方法を中心に解説します。
第5講 重回帰分析 (2)重回帰分析の基本的な方法について解説します。
第6講 重回帰分析 (3)重回帰分析の方法のうち、ダミー変数について解説します。
第7講 二項ロジ​スティック回帰分析二項ロジスティック回帰分析について解説します。
第8講 二元配置分散分析二元配置分散分析について解説します。
第9講 三重クロス集計表の分析)三重クロス集計表の分析について解説します。
第10講 因子分析 (1)因子分析の基本的な方法について解説します。
第11講 因子分析 (2)因子分析の方法のうち、因子の回転について解説します。
第12講 主成分分析主成分分析について解説します。
第13講 クラスター分析クラスター分析、とりわけ、階層的クラスター分析について解説します。
第14講 構造方程式モデリング構造方程式モデリングについて解説します。
第15講 多変量解析のまとめ今まで学習した多変量解析法のまとめを行います。
  • 成績評価方法・基準
    筆記試験45%、コース教材内の練習問題15%、課題提出40%
  • テキスト
    特になし。オンラインで提示する内容がテキストに相当する。
  • 授業のデモ画面