データ解析：予定と連絡

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データ解析：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　３日	ガイダンス統計の基礎概念ＳＰＳＳの導入	ガイダンスを行った。受講者は１０月１７日までに次の準備をしておいてください。１．テキストを購入しておく。（南風原朝和　(2002) 『心理統計学の基礎』、有斐閣（有斐閣アルマ）．　\2,200＋税）２．１０月１７日の授業までにテキストの次の箇所を読んでおく。 ①第１、２章（特に２章の３）、第４章（４章の４は分からなくてよいです。） ②第５章
１０月１０日	休日
１０月１７日	１．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、多重比較検定）	テキストの１、２章について、高木が講義した。出席者中、テキストを持っているのが２人だけでした。生協で買うか、買えなければ自己努力で手に入れて読んでおいてください。
１０月２４日	実際にデータにＳＰＳＳを適用してみる。その後、確率分布、推定と検定の考え方について講義する。	最初にＳＰＳＳの使い方について概説する。次に受講者を２グループに分け、１グループずつプリントにしたがってＳＰＳＳの出力をしてもらう。次回までにプリントで指定した課題をレポートとして提出してください。なお、分からない点についてはまず、テキストに目を通すこと。
１０月３１日	対応ｔ検定、一元配置の分散分析、多重比較検定について。	今日提出のレポートについて解説する（平均値の差の検定、区間推定など）。後半に左記の内容について概説し、ＳＰＳＳで計算を各自実施した。今日の作業についても次回にレポートにまとめ、提出してください。
１１月　７日	むつめ祭休講
１１月１４日	２．単純クロス表（分割表）とカイ二乗検定	前半では前回までのレポート課題の解説をする。読んでもすぐには分からないかも知れません。テキストを何度も読んでおいてください。　後半では単純クロス表とカイ二乗検定について簡単に解説し、実際にＳＰＳＳでデータをいじってみる。次回にレポートとして提出してください。
１１月２１日	最初に前回提示のレポート課題について解説します。３．因子分析とクラスタ分析	最初に今日提出レポート課題の解説をする。すぐに終わった。レポートもほぼ、できている。次に因子分析の解説を行う。因子分析については、すぐには分からないと思います。テキストを何度も読んでみてください。次回提出のレポート課題（１）因子分析は何をやっているのか、簡単に説明せよ。（長さは任意、しかし分かるように。）（２）プリントの例の４つの因子はそれぞれ何を表しているといえるか、説明せよ。
１１月２８日	同上	提出されたレポートの課題について（つまり因子分析について）多少、解説する。その場で次回のレポート課題を作って、授業を終わった。次回提出のレポート課題　q10_01 ～ q10_60 の６０変数に因子分析を適用し、「回転後の因子行列」から各因子の意味を考えてまとめよ。因子数は、自分で適当と思う数字に設定せよ。補足・データは引き続き q2004.sav です。・理想的には、いろんな因子数での結果を比較し、適当と思える因子数（因子負荷行列）の結果を採用してください。・この質問項目（６０項目）が何を測定する項目なのかは、次回説明します。・高木の実験室が開いていない場合は、１階資料事務室で実験室の鍵を借りてきてください。
１２月　５日	同上（クラスタ分析を試します。）	最初に今回提出のレポート課題（因子分析）について解説した。用いたデータの６０項目は、BSRI、つまり Bem の性役割検査項目である。項目は３種類に分かれる。男性性尺度、女性性尺度、それに社会的望ましさ項目である。授業中に私がやってみたように、この６０項目で「探索的に」因子分析をするなら、２因子モデルを採用するのがよかったと思う。男性性を表す因子と女性性を表す因子である。社会的望ましさの項目はこの２因子間にばら撒かれた格好である。第３因子を導入しても、意味のある因子と解釈するのは難しかった。　休憩を挟んでクラスタ分析の解説をする。その後でＳＰＳＳでの課題を行う。なお、データ（埼玉県市町村データ）のケース番号と市町村名との対応はここをクリック　→　市町村名次回提出のレポート課題 cities.sav にある２つ以上の変数を用いて、非階層的なクラスタ分析を行い、求めたクラスタがどのようなクラスタであるかをレポートとしてまとめよ。用いる変数およびクラスタ数は各自の判断で決めること。　来週は、前半に今回のレポート課題について解説し、後半にこの授業のハイライト、重回帰分析に入ります。
１２月１２日	４．重回帰分析	最初に今回提出のレポート課題（因子分析）について解説した。次いで重回帰分析について簡単に解説する。この解説で分かるわけないですが、テキストを読んで補足しておいてください。次回提出のレポート課題 cities.sav のデータを用いる。犯罪総数を従属変数とし、自分で３つ以上の独立変数を選んで重回帰分析を行い、その結果をレポートにまとめよ。重回帰分析の結果が何を意味するかをレポートに書くこと。
１２月１９日	重回帰分析の続き	前半に今回提出のレポート課題（重回帰分析）について若干の説明を行った。今回提示の課題について説明し、後半に実習。次回提出のレポート課題 q2004.sav のデータを用いて重回帰分析を行い、レポートにまとめて提出する。（詳しくはプリントを見てください。）
１２月２６日	期末レポート課題の提示と説明	今回提出のレポート課題（重回帰分析）について若干の説明を行った。次いで期末レポート課題を提示し、説明を行った。次回提出のレポート課題期末レポートで行う分析（予定）を述べよ。その際、分析の前提となる自分なりの説明モデルを明示すること。（詳しくはプリントを見てください。）
１月１６日	期末レポートに関する質疑	提出してもらった期末レポートの分析の計画書にコメントする。次回提出のレポート課題本日のコメントをもとに、前回のレポート（期末レポートの研究計画）を書き換えて提出せよ。　なお、データについては、授業プリントのページの記載を参考にすること。
１月２３日	引き続き、期末レポートについて	再度提出してもらった期末レポートの分析計画レポートをもとに、ここの分析について議論する。
１月３０日	５．対数線形モデル（多重クロス表分析）　話の流れによっては別の話にするかも知れません。例えば分散分析（多元配置）など。	前回までの話し合いに基づき、期末レポートの分析を各自がＳＰＳＳで行う。　期末レポート作成にあたっては次の点に注意してください。本日作業を完了するのではなく、レポート提出期限（２月１５日）までに作業をするつもりでやってください。実験室を使う際、高木がいないとき、１階の資料事務室で実験室の鍵を借りて実験室を使ってください。分からない点は高木に（メールなどで）問い合わせてください。