前期 金曜日 ２講時. 単位数: 2. 担当教員/Instructor: 小川 和孝. セメスター: 5. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング: LHM-OSO302J. 使用言語: 日本語.
行動科学演習
応用多変量解析
Advanced Multivariate Analysis
多変量解析の応用的なトピックに関して、文献講読と実習を通じて理論と実証分析への適用方法について理解を深める。
This course covers advanced topics in multivariate statistical analysis. Students are expected to gain understandings on the theories and empirical applications through literature review and the practice of data analysis.
（1）文献講読と実習を通じて、社会階層と不平等に関する理論と実証分析への基本的な理解を身につける。
（2）期末レポートの執筆を通じて、自ら注目した事例に対して授業で学んだキーワードを適用し、適切な説明をできるようになる。
(1) To gain basic understandings on the theories and empirical analyses in the field of social stratification and inequality through literature review and the practice of data analysis
(2) To write a term paper that applies keywords on cases that are chosen by students themselves
事前に指定された文献を講読し、予習課題に取り組んだ上で授業に出席することが求められる。授業では初めに予習課題の理解を確認し、解説を適宜行う。授業の後半では関連する論点・事例を取り上げてディスカッションを行う。
【各回の構成】
1. イントロダクション
2. 回帰分析（1）
3. 回帰分析（2）＋実習
4. マルチレベル分析（1）
5. マルチレベル分析（2）＋実習
6. パス解析（1）
7. パス解析（2）＋実習
8. 因子分析（1）
9. 因子分析（2）＋実習
10. パネルデータ分析（1）
11. パネルデータ分析（2）＋実習
12. イベントヒストリー分析（1）
13. イベントヒストリー（2）＋実習
14. 総合演習（1）
15. 総合演習（2）
Students are required to read designated literature and to work on assignments before each class.
Contents of each class
1. Introduction
2. Regression analysis (1)
3. Regression analysis (2)
4. Multilevel analysis (1)
5. Multilevel analysis (2)
6. Path analysis (1)
7. Path analysis (2)
8. Factor analysis (1)
9. Factor analysis (2)
10. Panel data analysis (1)
11. Panel data analysis (2)
12. Event history analysis (1)
13. Event history analysis (2)
14. Review and discussion (1)
15. Review and discussion (2)
予習課題への取り組み（30%）、授業内での議論への参加および授業後コメントの提出（30%）、期末レポート（40%）
Assignments (30%), In-class discussion and reaction paper (30%), Final essay (40%)
初回の授業で指定する。
指定文献を事前に読み、予習課題に取り組むことが要求される。指定文献に関連した内容について、方法の詳細や適用例について自分で調べることを求められる場合もある。
本科目は専門社会調査士カリキュラムのI科目（「多変量解析に関する演習（実習）科目」）に該当する。
Rによる統計分析の経験を事前に有することが望ましい。