Ritsumeikan University Syllabus

Course Name	Year	Term	Period	Faculty / Graduate School	All Instructors	Credits
10933:Computer Literacy II (SP) § 10934:Computer Literacy　Ⅲ (SP)	2024	Spring	Thu2	College　Of　Social　Sciences	OKI HIROTAKA	2

Campus

KIC

Class Venue

YUSHINKAN　YS202

Language

日本語

Course Outline and Method

【授業の概要】
　本授業では、社会調査データの統計分析の技術を、パソコン用統計分析ソフトSPSSの実習を通して、身につける。具体的には、基本的な検定や多変量解析の理論を解説したうえで、実際の社会調査データとSPSSを用いて、多変量解析の実習を行う。
　統計分析は、社会調査ではもちろんのこと、マーケティングや心理学、医療、教育など様々な分野で用いられている重要な技術である。現在、統計分析はパソコンを使って行うのが一般的であるが、その際に最もよく使われる統計ソフトの一つがSPSSである。よって、SPSSの使い方を身に付けることは統計分析を行ううえで非常に重要であるし、その技術は統計分析を用いる様々な分野で役立つだろう。

【授業の方法】
　本科目は大学設置基準ならびに立命館大学産業社会学部則、立命館大学大学院社会学研究科研究科則において、区分を面接授業（対面授業）とする。詳細な実施方法については、manaba+Rのコースニュース、「授業スケジュール」および「授業実施形態」欄を確認のこと。
　授業の大まかな進め方は次の通りである（詳細については、「授業スケジュール」を参照のこと）。まず、社会調査と統計分析の基礎知識を確認した上で、SPSSの基本的な操作方法を学ぶ。そのうえで、いくつかの基本的な統計分析の方法を紹介し、そのつどSPSSを使った実習を行うことで理解を深める。最終的には、実際の社会調査データを多変量解析の手法を用いて検討できるようになることが、本授業の目的である。ただし、受講生の事前知識と理解度に応じて、やさしめの内容で進める場合もある。
　なお、授業はすべて対面で行う。統計的な説明に続き、課題をまずは個人で考え、受講者数によってはグループで相談、教え合いながら進める予定である。毎回、小レポートを課し、manaba+Rから提出。次週、回答、解説を行う。

Student Attainment Objectives

(1) 　統計分析ソフトSPSSを使いこなすことができる。
(2) 　基本的な検定、相関分析、多変量解析を行うことができる。

Recommended Preparatory Course

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors)	Theme
Lecture/Instructor（When there are multiple instructors)	Keyword, References and Supplementary Information
1＜対面授業＞	イントロダクション、事例研究（１）「データにだまされるな１」
1＜対面授業＞	授業の進め方、成績処理の方法の説明。新聞の見出し、サンプリング
2＜対面授業＞	事例研究（２）「データにだまされるな２」
2＜対面授業＞	サンプリング、統制群、サンプルサイズ、バイアス、信頼性
3＜対面授業＞	SPSSの基本的な操作方法
3＜対面授業＞	SPSS、データの読み込み、尺度の種類、代表値、度数分布表、ヒストグラム
4＜対面授業＞	記述統計
4＜対面授業＞	基本統計量、クロス集計表、ヒストグラム、折れ線グラフ、構成比のグラフ
5＜対面授業＞	検定１
5＜対面授業＞	カイ二乗検定、残差分析
6＜対面授業＞	検定２
6＜対面授業＞	２つの平均値の差の検定（対応がない場合、ある場合）、等分散性の検定、ウェルチの検定
7＜対面授業＞	検定３
7＜対面授業＞	一元配置分散分析、等分散性の検定、ウェルチの検定、多重比較、Tukey、Games-Howell
8＜対面授業＞	相関関係１
8＜対面授業＞	相関関係、ピアソンの積率相関係数、散布図、回帰直線、因果関係と相関関係
9＜対面授業＞	相関関係２
9＜対面授業＞	順位相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数、偏相関係数
10＜対面授業＞	単回帰分析
10＜対面授業＞	従属（目的）変数、独立（説明）変数、回帰式、相関行列、有意な相関
11＜対面授業＞	重回帰分析１
11＜対面授業＞	偏回帰係数、重回帰式、決定係数（R2乗値）、多重共線性
12＜対面授業＞	重回帰分析２
12＜対面授業＞	ダミー変数、評定尺度法
13＜対面授業＞	主成分分析
13＜対面授業＞	主成分得点、寄与率
14＜対面授業＞	因子分析
14＜対面授業＞	潜在因子、観測変数、因子抽出法、回転、因子負荷量、因子得点、寄与率、クロンバックのα係数
15＜対面授業＞	最終のまとめ
15＜対面授業＞	これまでの授業のまとめを行い、最終レポートに向けてより深い考察へつなげる。

Class Format

すべての授業回を対面で実施する。

Recommendations for Private Study

　毎回、小レポートを授業中に提出するが、間に合わなければ宿題となり、授業外の提出になる。小レポートは出欠も兼ねているので、必ず提出すること。
　また、最終レポートは個人の宿題となる。毎回の授業内容をしっかり復習し、余裕をもって臨む必要がある。

Grade Evaluation Method

Kind	Percentage	Grading Criteria etc.
Final Examination (Written)	0
Report Examination (A report to be submitted by the unified deadline)
Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　 (Evaluation of Everyday Performance in Class)	100	到達目標①②に関して、毎回の小レポート（4点×15回＝60点）と最終レポート（40点）を基に成績を評価する。授業の内容が理解できているかを評価基準とする。　また、小レポートは、毎時間、授業の内容に関する出題に対し、個人による提出とし、その成績をもとに毎回の平常点として成績に算入する。

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

　毎回、テーマに関する解説のあと、個人もしくはグループで統計解析の作業を行い、課題に関する小レポートを提出する。SPSSの操作のみならず、統計的な説明ができるようになって欲しい。

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

特になし。必要な資料は授業中に配布する。

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

特になし。必要な資料は授業中に配布する。

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Learning Management System （manaba+R）,Talk with Students

Other Comments

　各自が自主的に学ぶ姿勢を望みます。また、状況に応じてグループ活動を行う場合もあります。積極的にコミュニケーションを図ってください。なお、授業は原則、すべて対面で行いますので、遅刻は厳禁です。

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:http://www.ritsumei.ac.jp//students/pathways-future/course/curriculum.html