学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		文学部
時間割コード
Registration Code		0122906
科目区分
Course Category		専門科目
Specialized Courses
カリキュラム年度
Curriculum
2021年度入学まで
教育プログラム・分野・専門等
Major
社会学
科目名　【日本語】
Course Title		社会学講義Ⅰａ
科目名　【英語】
Course Title		Lecture on Sociology Ia
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		HUMSO3006J
担当教員　【日本語】
Instructor		福井　康貴 ○
担当教員　【英語】
Instructor		FUKUI Yasutaka ○
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春 火曜日 １時限
Spring Tue 1
隔年開講
Biennial class
単位数
Credits		2
対象学年
Year
2年生以上
他学部生の受講の可否
Propriety of Other department student's attendance
可
授業形態
Course style		講義
Lecture
教職【入学年度】
Teacher's License
2021年度入学まで
教職【教科】
Teacher's License
中一種・社会（「社会学、経済学」）、
高一種・公民（「社会学、経済学」）
学芸員資格（該当の有無）
Curator's Qualifications
講義題目
Title


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
【授業の目的】統計データの分析に必要となる多変量解析の基礎知識を習得することがこの授業の目的です．1)単回帰分析，2)重回帰分析，3)ロジスティック回帰分析について学習します．RやSTATA等の統計ソフトを用いた実習を通して理解を深めます．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
【Course Objective】The aim of this course is to help students understand the basic concepts and models of multivariate analysis for undergraduate courses in sociology.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
【到達目標】1）重回帰分析，2）ロジスティック回帰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．
授業の内容や構成
Course Content / Plan
以下の内容を予定しています．

1.統計データによる社会現象の分析
計量社会学の特徴について概観し，標本調査の概要を説明します．
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.記述統計
1つの変数の要約や2つの変数の関連を記述する方法を学習します
4.統計的推測
区間推定と仮説検定の考え方を学習します
5.分散分析
母平均の差の検定と分散分析について学習します
6.単回帰分析(1)
最小二乗法(OLS)と回帰係数の検定・区間推定、分散説明率について学習します
7.単回帰分析(2)
推定結果の解釈や表示方法について実習します(標準化回帰係数、予測値、限界効果、対数変換など)
8.重回帰分析(1)
重回帰分析の基礎を学習します
9.重回帰分析(2)
ダミー変数、交互作用、階層的重回帰分析、モデルの評価について実習します
10.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
11.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
12.一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
13.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
14.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
15.計量社会学の現在
社会学的なテーマ群と多変量解析手法の対応関係について概観します
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
本科目は社会調査士資格カリキュラム「E多変量解析の方法に関する科目」に相当します。

https://jasr.or.jp/for_students/get-sr/curriculum_sr/

社会調査士資格取得カリキュラム「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が，授業時間外の学習で知識を補いながら受講することは十分可能です．
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
課題（50%）＋期末課題（50%）
60点以上を合格とする．授業目的の達成度を評価の基準とする．
教科書・テキスト
Textbook
資料を配布します．
参考書
Reference Book
授業中に適宜紹介します．
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業の復習や課題のため授業時間外の学習が必要になります．
履修取り下げ制度（利用の有無）学部のみ
Course withdrawal
利用する：『履修取り下げ届』を期日までに提出した場合は原則「Ｗもしくは欠席」となりますが、同届を提出しない場合は成績評価が行われ、合格基準に達しない場合は「Ｆ」となります。
備考
Others
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業を予定しているが、コロナ等の状況によってはオンライン（オンデマンドまたは双方向）で実施する．オンラインで実施する場合の受講方法（動画のURLやZoomのアドレスなど）はNUCTを通じて連絡する．オンデマンド型で実施する場合はオンラインで質問できる機会を設定する．
※履修登録後に授業形態等に変更がある場合はNUCＴの授業サイトで案内する．