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計量行動科学研究演習Ⅰ / Quantitative Behavioral Science(Advanced Seminar)I

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: 1学期. 履修年度: 2023. 科目ナンバリング: LIH-OSO604J. 使用言語: 日本語.

授業題目

応用多変量解析

Course Title (授業題目)

Advanced Multivariate Analysis

授業の目的と概要

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。

Course Objectives and Course Synopsis(授業の目的と概要)

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.

学修の到達目標

(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。

Learning Goals(学修の到達目標)

(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

授業内容・方法と進度予定

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. 構造方程式モデリング(1)
7. 構造方程式モデリング(2)+実習
8. 傾向スコア分析(1)
9. 傾向スコア分析(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)

成績評価方法

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%)

Grading Plan(成績評価方法)

Assignments (30%), In-class discussion and reaction paper (30%), Final essay (40%)

教科書および参考書

初回の授業で指定する。

授業時間外学修

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。

その他

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。

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