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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	社会調査論b(環経学科用)(19以降)／SOCIAL SURVEY(B)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部国際環境経済学科／ECONOMICS ECONOMICS ON SUSTAINABILITY
ターム?学期 ／Term?Semester	2022年度／2022 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	金2／Fri 2
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	大床　太郎

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
大床　太郎	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的?内容 ／Course Objectives	本講義は、経済学部の学位授与方針（DP）が示す「国際的視野を有する優れた社会人、地域社会や国際社会に貢献できる実践的な人材」を育成すること、教育課程の編成?実施方針（CP）にある「経済問題の本質的要素を抽出し、操作可能な抽象的理論を構築して考察するとともに、その理論を統計的に検証する能力」「問題や関心に基づいてさまざまな知的領域を探索できる技能」「データを収集し、情報を正しく読み取る調査?分析能力およびフィールドワークによって現地が抱える問題を的確に把握する能力」に必須となる社会調査について、統計解析全般ができるようになることを目的とする。 意図的に収集せずとも集まってくるビッグデータ解析、フィールドから室内など多様なレベルで行われる社会科学の人対象実験による因果推論などが席巻している中、それらの基礎をなしているのは社会調査データの収集と解析である。データ収集から解析に至るには、調査研究倫理など遵守すべき行動規範、収集前の統計学的検討、収集後の分析前処理、多変量解析まで広範なトピックがある。 どのように実施すれば有効な社会調査たりうるのかを理解するには、実際のデータに触れながら自身で調査票を構築する、データ解析用のプログラミングを行う、解析結果を読み解くなど多くの能力を向上させる必要がある。本講義ではプログラミング例を提供しながら実際に履修者に分析してもらうことに重点を置く。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	講義形式を中心とし、テキストに付随する社会調査データを履修者それぞれで統計解析環境Rを用いて分析し、レポートしてもらう。なお、Rは無償であり、https://cran.r-project.org/を通じて自身のPCにインストールできるほか、大学の講義室PCに実装されている。インストールの方法については講義内でも触れる。 　履修者には、統計学入門で標準以上の成績を修めていなければついてこれなくなるおそれがあることに注意を要する。また、入門講義の次の段階の講義である統計学の知識をフル活用するため、並行履修あるいは履修済みであることが望ましい。さらに、簡易ながらRプログラミングを行うため、基礎的なプログラミングの素養も必須である。 　フィードバックとして、質問があった際には、全員で内容を共有するため、Porta IIやmanaba等を利用して教員の回答を配信する。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	Porta IIやmanaba等を利用して講義資料を各回とも事前配布する。講義時間だけでは理解不足になるおそれのあることから、履修者は講義日の前日には講義資料を用いて予習する必要がある。また、知識の定着を図るため、全員が事後にRのコードを一からR Consoleに打ち込む必要がある。よって、事前学修に1時間、事後学修に1時間は最低限必要とされる。テキストである杉野勇（2017）「入門?社会統計学」法律文化社のサポートページにRコードが詳細に解説されているため、講義内で紹介する。それらを事前?事後学修に用いることが望ましい。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 入門?社会統計学 著者 ／Author name 杉野勇 出版社 ／Publisher 法律文化社 ISBN ／ISBN ISBN-13 : ‎978-4589038463 その他（任意） ／other 2017年出版
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	テキスト各章について、指定する練習問題をレポートすること（１００％）。指定した問題において、Rコードを正確に打ち込み、社会調査データ解析に必要な分析手法の基本的な分析結果が出せており、正確な解釈をしているかどうかで判定する。
関連科目 ／Related Subjects	本講義は応用統計学を扱っていることから、統計学?多変量解析?計量経済学など、標準的な統計学を扱う講義全般と関連しているため、それらを並行履修することが望ましい。また、春学期の社会調査論aを履修しておくこと。
備考 ／Notes	第1回で①レポートにおける指定問題の指示、②各自が自宅学習できる状況にするため、履修者自身のPCにRのインストールが可能かの確認、③R Studio Cloudの利用も全員ができるようにGmailアカウントへの紐付け作業の指示を行う。よって履修者は【①必ず第１回に出席し、②必ず自身のPC (Windowsが望ましい) を持参し、③必ず事前にGmailアカウントを用意しておく】こと。
到達目標 ／Learning Goal	社会調査に関する専門知識、ならびに社会調査データの整理手法を習得し、人々の意識や行動などの実態を分析のうえ、結果を報告および解説できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	イントロダクション?1変量の記述統計の基礎	1変量の要約方法について理解する。	シラバスを事前に読んでおく。テキストの該当箇所を事後に読む。
2	2変数の関連の記述統計	積率相関係数とクロス表について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
3	推測統計の基礎	区間推定について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
4	統計的検定の一般型	統計的検定について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
5	2変数の関連の推定と検定	積率相関係数についての推測統計とクロス表のカイ二乗検定を理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
6	2群の母平均の差のt検定	2群の母平均の差のt検定、区間推定と効果サイズについて理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
7	平均値の差の分散分析	1要因分散分析と2要因分散分析について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
8	単回帰分析	最小2乗法と回帰係数の解釈について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
9	重回帰分析(I)：t検定、F検定、効果の比較	重回帰分析におけるt検定、F検定について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
10	重回帰分析(II)：モデルの複雑化と注意点	重回帰分析における2乗の項や交互作用について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
11	主成分分析と因子分析	非観測変数を含む分析方法の基礎について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
12	ロジスティック回帰分析	一般化線形モデルとロジットモデルについて理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
13	マルチレベル分析	マルチレベル分析の概要について理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。
14	共分散構造分析	共分散構造分析の概要を理解する。	テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。