シラバス
※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度


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△定性的データ分析
Qualitative Data Analysis
2単位/Unit  秋学期/Fall  京田辺/Kyotanabe  講義/Lecture

  金 明哲

<概要/Course Content Summary>

本講義では,文化現象を科学的に研究するための質的なデータの解析方法を扱う.具体的には,割合に関する統計的推測,分割表の解析,対数線形モデル,重回帰分析,ロジスティック回帰分析,ポアソン回帰,一般化線形モデル,一般化線形混合モデル,対応分析,距離データと類似度データの解析法などの内容を扱う.

<到達目標/Goals,Aims>

基本的な定性的データの解析方法が理解できる.

<授業計画/Schedule>

(実施回/
Week)
(内容/
Contents)
(授業時間外の学習/
Assignments)
(実施回/ Week) (内容/ Contents) ガイダンス,カテゴリカルデータの集計とグラフ表示  
カテゴリカルデータとは,個票データと集計データ,集計の方法,グラフ表示 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 割合に関する統計的推測 
統計的推測,割合,信頼区間,検定 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 二元表の解析 
2×2分割表,独立性のカイ二乗検定,フィッシャーの直接確率法,I×J表の解析,対応のあるカテゴリカル変数の関係,関連性の指標 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 三元表の解析 
効果量と検出力,三元表解析,シンプソンのパラドックスなど 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 対数線形モデル 
対数線形モデル,モデルの選択 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 重回帰分析と数量化Ⅰ類 
重回帰分析,最小二乗法,係数の検定,決定係数,残差分析,カテゴリカル変数の回帰,ダミー変数の導入など 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 中間まとめおよび評価  (授業時間外の学習/ Assignments)  
(実施回/ Week) (内容/ Contents) ロジスティック回帰分析 その1 
ロジット変換,多重ロジスティック回帰,回帰係数の意味 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) ロジスティック回帰分析 その2 
変数選択,多項ロジスティック回帰,条件付きロジスティック回帰 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 10  (内容/ Contents) ポアソン回帰と一般化線形モデル 
ポアソン分布,ポアソン回帰,一般化線形モデル 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 11  (内容/ Contents) 一般化線形モデル・線形混合モデル 
指数分布族と一般化線形モデルの定式化,混合分布と線形混合モデル 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 12  (内容/ Contents) 対応分析 
対応分析,多重対応分析 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 13  (内容/ Contents) 類似度によるデータ解析法 
定性データの類似度およびそれを用いたデータ解析法(主成分分析,因子分析,回転法,比較分析) 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 14  (内容/ Contents) 距離に基づいたデータ解析法 
定性データの距離,その距離を用いたデータ解析法 
(授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 15  (内容/ Contents) まとめと評価  (授業時間外の学習/ Assignments)  

<成績評価基準/Evaluation Criteria>

平常点  30%  出席と小テストの成績 
中間テスト  35%  分析方法の適格性,解釈の妥当性 
最終テスト  35%  分析方法の適格性,解釈の妥当性 

 

<成績評価結果/Results of assessment>   成績評価の見方について/Notes for assessment

    

登録者数

成績評価(%)

評点
平均値

備考

A B C D F
115 20.9 31.3 26.1 12.2 9.6 0.0 2.4 *

<テキスト/Textbook>

金 明哲  『定性的データ分析』 (共立出版、2016)

 

 

 

<参照URL/URL>

Rとデータサイエンス 
 
 

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