| 授業の目的 【日本語】 | | 【授業の目的】統計データの分析に必要な多変量解析の基礎知識を習得すると同時に、STATA等の統計ソフトを用いた実習を通して実践的な分析スキルを獲得することがこの授業の目的です。
【到達目標】1）OLS、2）ロジスティック回帰分析、3）欠測や内生性と関わるモデル、4）ネットワーク分析について説明できる。一部のモデルについては総合社会調査データを用いた分析に適用できる。
【該当DP】DP2、DP4 |
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| 授業の目的 【英語】 | | 【Course Objective】The aim of this course is to help students understand the basic concepts and models of multivariate analysis for graduate courses in sociology.
【Goal】Students will be able to understand linear regression, logistic regression, models related to missing data and endogeneity, and network analysis. This course also enhances the student's practical skills in the application of statistical analysis techniques using statistical packages.
【Relevant DP】DP2, DP4 |
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| 到達目標 【日本語】 | | |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | 4月23日（木）1限に開講します．NUCTやZoom等を使用した授業となる可能性があります．
受講予定の方は4月17日（金）までにfukui.yasutaka@a.mbox.nagoya-u.ac.jpまで連絡してください．
1.統計データによる社会現象の分析
：社会現象の説明への多変量解析によるアプローチを概観します
2.STATAによるデータハンドリング
：社会調査データの構造、階層分類、変数の加工について実習します
3.単回帰分析
：最小二乗法（OLS）と平方和分解、推定結果の解釈や示し方を学習します
4.重回帰分析
：重回帰分析のモデルと実践について学習します
5.要因分解
：重回帰分析の結果を利用した要因分解法を学習します
6.回帰モデルの仮定
：回帰モデルの仮定について学習します
7.一般化線形モデルと最尤法
：一般化線形モデルの概要と最尤法の基礎を学習します
8.ロジスティック回帰分析（1）
：二項ロジットモデルについて学習します
9.ロジスティック回帰分析（2）
：多項ロジットモデルと順序ロジットモデルを学習します
10.トービットモデル
：変数の欠測とトービットモデルについて学習します
11.サンプルセレクションモデル
：サンプルの欠測とサンプルセレクションモデルについて学習します
12.操作変数法
：説明変数の内生性と操作変数による対処について学習します
13.ネットワーク分析（1）
：ネットワーク分析の基礎的な概念と測定方法について学習します
14.ネットワーク分析（2）
：基礎的なネットワーク分析を実習します
15.社会学における多変量解析
：社会学のテーマと多変量解析手法との対応関係を概観します
また履修者は本セミナーで実施される研究倫理教育ガイダンスの受講を必須とする。 | This course is organized as follows.
1. Introduction
2. Data Manipulation using Stata
3. Linear Regression
4. Linear Regression
5. Decomposition Method
6. Propositions of Ordinary Least Squares
7. Introduction of Generalized Linear Models
8. Logistic Regression
9. Logistic Regression
10. Tobit Model
11. Models for Sample Selection
12. Instrumental Variables
13. Network Analysis
14. Network Analysis
15. General discussion
All participants are required to attend the Guidance session on research ethics conducted as part of this seminar. |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 課題(50%)+期末試験(50%) | Attendance and discussion participation: 50%
Presentation: 50% |
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| 教科書 | | | 資料を配布します。 | | The handouts and reading materials are provided in the class. |
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| 参考書 | | 参考書は授業中に指示します。
本科目は専門社会調査士資格カリキュラム「I 多変量解析に関する演習（実習）科目」に相当します。
社会調査士資格カリキュラム「D 社会調査に必要な統計学に関する科目」の知識を前提とします。
社会学講座の所属ではない受講希望者は事前にメールで連絡してください。 | |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | |
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| 注意事項 | | |
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| 授業言語 (資料) | | |
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| 授業言語 (口頭) | | |
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| 英語の質問への対応 | | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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