授業科目名市民カレッジ青森教室「多変量データ解析実践」（量的調査分析）担当教員日比野愛子学期地域志向科目後期曜日・時限該当する集中（10/29, 30, 11/13）単位２単位【授業としての具体的到達目標】社会科学における実証研究で利用されうるデータ解析手法に習熟する。【授業の概要】社会科学における実証研究で利用されうる各種データ解析手法について、多変量解析法を中心に紹介し、その理論的背景や実際にそれを行うための計算プロセスを学ぶ。【授業内容予定】（1日目）第1回ガイダンス第2回情報量の推定と最尤法第3回 AIC（Akaike Information Criterion）によるモデル選択第4回分割表解析モデルへのAICの応用クロス表における最適変数の選択第5回データ解析演習（質問紙調査データの分析）（2日目）第6回多変量解析1 多変量解析の基本的な考え方第7回多変量解析2 多重対応分析の基礎第8回多変量解析3 多重対応分析の応用第9回多変量解析4 アソシエーション分析第10回データ解析演習（オープンテキストデータの分析）（3日目）第11回受講生による地域データの分析結果発表・ディスカッション1 第12回受講生による地域データの分析結果発表・ディスカッション2 第13回因子分析法、クラスター法第14回データマイニングの今日的展開第15回まとめ【教材・テキスト】山口富子・日比野愛子（2009）『萌芽する科学技術 : 先端科学技術への社会学的アプローチ』京都大学学術出版会【参考文献】【成績評価の方法および採点基準】授業中の発表・議論内容を評価する。【授業形式・形態および授業方法】学生の演習を主として、教員によるコメントと討議を行なう。【留意点・予備知識等】本講義においては下記の予備知識・デバイス・準備が必要です。 1) 大学学部において「統計学」に関わる講義をすでに履修済みである 2) ネットワークにつながれたノートPCを各自が持参できる 3) フリーの統計解析ソフトRを各自でインストールしている【オフィスアワー】（集中講義のため該当せず）