統計：予定と連絡

統計解析Ⅰ：予定と連絡

行事日程や授業進度の都合で予定は変更されることがあります。頻繁に予定を確認しておいて下さい。

	予定	実際
１０月　４日	ガイダンス	授業のガイダンスを行って解散・授業のテキスト（『やさしい統計学』）は生協に私が問い合わせ、人数分入手可能であれば入荷するようにしてもらいます。入手可能でない場合は来週授業中にお知らせします。・来週は、皆さんは特に準備は必要ありません。
１０月１１日	休日
１０月１８日	・統計の基礎概念・平均値の検定・データをいじってみる	統計の基礎概念を説明して終わる。【テキスト】次の本をテキストにすることにします。生協に入っているはずなので、各自で購入しておいてください。田畑吉雄 ()2004 『新訂　やさしい統計学』、現代数学社 \1,800（＋税）
１０月２５日	SPSSの導入基礎統計量を計算してみる	質問紙データ（ファイル名 qdata2004.sav）を用い、ＳＰＳＳでＱ７の１８項目および「対人スキル」尺度値の基礎統計量をとってみる。【次回までの宿題】Ｑ７の１８項目、および対人スキルのヒストグラム（棒グラフ）のそれぞれに、対応する平均値、標準偏差、歪度、尖度の数値を書き、レポートとして次回に提出せよ。【注意】次回休みのようですので、次の点をお願いします。・今回のレポートは１１月８日提出となります。・テキストを購入してできるだけ読んでおいてください。特に１、２、７章です。
１１月　１日	気づかなかったのですが、この日はむつめ祭で休みのようです。	休みだった。
１１月　８日	平均値の信頼区間、および平均値の条件間比較（ｔ検定、Ｆ検定）	質問紙データを用い、ＳＰＳＳで平均値の信頼区間、男女間の平均値の差のｔ検定、男女間の差のＦ検定を試す。【次回までの宿題】（１）対人スキル、攻撃・全体の値の９５％の信頼区間を男女別に求めよ。（２）対人スキル、攻撃・全体の男女間の平均値の差を、ｔ検定、およびＦ検定を用いて検定し、その結果をまとめよ。
１１月１５日	同上提出されたレポートを見ながら前回の課題に関する統計上の知識を解説します。	前回のレポートの範囲（ｔ検定、Ｆ検定）について解説する。【次回提出の宿題】テクスト（『やさしい統計学』）の第７章（仮説の検定）を読み、自分で分からない点、疑問点をまとめよ。
１１月２２日	・分散分析の多重比較検定・単純クロス表（分割表）とカイ二乗検定・以上について実際にデータをいじってみる	前半：提出されたレポートをもとに、検定の理論に関する質疑を行う。後半：多重比較とクロス表の計算を実習し、あわせてその解説を行う。【次回提出の宿題】（１）「対人スキル」、「攻撃尺度」（攻撃・全体）、「友人数（総数）」の３つから２つの変数を取り出し、「クラブ所属(affil1)」の値ごとの平均値の差の検定を、一元配置の分散分析による「多重比較検定」を用いて行え。レポートでは検定結果の意味も書くこと。（２）性別(f1)×居住(f3)、性別(f1)×「クラブ所属(affil1)」、居住(f3)×「クラブ所属(affil1)」のクロス表をとり、５％有意水準を用いたカイ二乗検定を行え。レポートでは検定結果の意味も書くこと。
１１月２９日	分散分析の多元配置	前半：提出されたレポートをもとに、多重比較検定、およびクロス表のカイ二乗検定について解説する。後半：２元配置の分散分析を実習する。主効果と交互作用効果について解説する。【次回提出の宿題】（１）「対人スキル」を従属変数、「ｆ１（性別）」と「クラブ所属(affil1)」を固定因子とした多元配置の分散分析を実施し、結果をレポートにまとめよ。結果の意味もなるべく書くこと。（２）同様に「友人数（総数）」を従属変数として多元配置の分散分析を実施せよ。　なお、エクセルが使える状態にある者は、上記の分析における「性別(ｆ１）」×「クラブ所属(affil1)の平均値をグラフ化してレポートに掲載することが望ましい。
１２月　６日	回帰分析	前半：提出されたレポートの範囲の、多元配置の分散分析について説明する。次の重回帰分析の概要を簡単に説明する。後半：重回帰分析を実際に試してみる。【次回提出の宿題】（１）「友人・情緒」を従属変数、「ｆ１（性別）」、「友人・総数」、「対人スキル」を独立変数とした重回帰分析を実施し、結果をレポートにまとめよ。結果の意味もなるべく書くこと。（２）上記(1)とは別の従属変数を選び、何らかの独立変数を複数選んで同様に重回帰分析を行い、結果をレポートにまとめよ。
１２月１３日	同上	前半：提出されたレポートに問題として現れた回帰分析の要点を解説する。後半：埼玉県市町村データ（yokoyama031228.sav）を用いて作業課題を行った。【次回(2005/1/17)提出の宿題】データファイル：yokoyama031228.sav 「犯罪総数（人口千人当り）」を従属変数とし、適当な独立変数を複数選んで重回帰分析を実施し、その結果をまとめよ。（レポート提出まで時間があるので、何度か実験室に足を運んで、検討しつつ分析することが望ましい。）
１月１０日	休み（成人の日）
１月１７日	因子分析、クラスタ分析など	前半に提出された宿題レポートを例にとりながら重回帰分析について解説を繰り返す。ただ提出されたレポートが少なかったもので…。　後半、クラスタ分析（階層的／非階層的方法）、因子分析について概略を説明する。　今回は宿題なし。次回、クラスタ分析と因子分析を実際に試してみます。
１月２４日	クラスタ分析、因子分析の実際	左記の通り実習を行う。【次回(2005/1/31)提出の宿題】次の（１）、（２）を行いレポートとして提出すること。結果の意味もなるべく書いてみること。（１） yokoyama031228.sav の埼玉県市町村データからいくつかの変数を選び、因子分析ないし主成分分析を行え。［次の（２）のために因子スコアもしくは主成分スコアをデータに記録しておく必要がある。］（２）得られた複数の因子スコアないし主成分スコアを用いて、埼玉県市町村のクラスタ分けを、非階層的クラスタ分析を用いて行え。
１月３１日	以上のまとめ	提出されたレポートを素材にして、分析の仕方、結果の解釈について議論する。　この日でこの授業は終わりです。