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| 授業計画/Class |
§１−１ 多変量解析の準備 授業内容と学習方法等に関するガイダンス。統計パッケージの使用方法。初回授業のみオンライン授業（オンデマンド型）で実施する。 |
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§１−２ 多変量解析の準備 模擬データについて（調査の概要と変数概要）。模擬データ操作演習（量的変数の要約、散布図の作成）。 |
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§２−１ 回帰分析の基礎 共分散、相関係数、偏相関係数等について |
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§２−２ 回帰分析の基礎 模擬データによる単回帰分析演習 |
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| 授業計画/Class |
§３−１ 重回帰分析 重回帰モデル、決定係数、ダミー変数等について。分析例の紹介と批判的検討。 |
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§３−２ 重回帰分析 模擬データによる重回帰分析演習 |
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| 授業計画/Class |
§４−１ パス解析 重回帰分析からパス解析へ。パスダイアグラム、直接効果、間接効果、総効果。分析例。 |
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§４−２ パス解析 模擬データによるパス解析演習。 |
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§５−１ ロジスチック回帰分析 解説、分析例の紹介。 |
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§５−２ ロジスチック回帰分析 模擬データによるロジスチック回帰分析演習。 |
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| 授業計画/Class |
§６−１ 因子分析 解説、分析例の紹介。 |
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§６−２ 因子分析 模擬データによる因子分析演習。 |
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§７−１ その他の多変量解析 パネル回帰分析（固定効果モデル、変量効果モデル等）。 |
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| 授業計画/Class |
§７−２ その他の多変量解析 数量化理論。 |
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| 授業計画/Class |
§７−３ その他の多変量解析 テキスト型データの多変量解析。 |
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| 事前学習/Preparation |
・前回授業の復習。各多変量解析の手法を理解して自ら分析に用いることができるようになること、および統計パッケージ利用の習熟が目的である。そのため、授業の復習、分析の試行、統計パッケージの反復的活用が必須である。 |
| 事後学習/Reviewing |
・３回に２回程度、課題を出す。主にある手法を実際のデータに適用し、分析を行う課題である。事後学習に取り組んで結果を提出すること。 |
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