| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
人間社会科学研究科博士課程前期人文社会科学専攻法学・政治学プログラム |
| 講義コード |
WMD03000 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
社会調査論 |
授業科目名
（フリガナ） |
シャカイリョウサロン |
| 英文授業科目名 |
Social Survey |
| 担当教員名 |
江頭 大藏 |
担当教員名
(フリガナ) |
エガシラ ダイゾウ |
| 開講キャンパス |
東千田 |
開設期 |
1年次生 前期 セメスター（前期） |
| 曜日・時限・講義室 |
(2T) 水9-10：東千田ミーティングルーム4-6 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 講義中心、作業 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
2 |
使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
|
| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
05
:
社会学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
社会変動 データ分析 回帰分析 |
| 教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
社会科学的データの処理、解析の手続きを、基礎から順を追って解説し、いくつかの応用分野における解析の事例を示すことによって、調査研究の基礎的知識の修得を促す。回帰分析を用いたデータ解析の意味について理解できるようになる。 |
| 授業計画 |
第１回 イントロダクション
第２回 社会調査の歴史と現状
第３回 社会調査の諸事例
第４回 平均・分散・標準偏差―主な統計量
第５回 正規分布の性質
第６回 相関係数の計算
第７回 クロス集計表
第８回 サンプリングの理論と方法・系統抽出法
第９回 サンプリングの理論と方法・確率比例抽出法
第１０回 統計的検定
第１１回 単回帰分析
第１２回 ２変数の重回帰分析
第１３回 多重共線性と変数の選択
第１４回 回帰モデルの改善
第１５回 全体のまとめ |
| 教科書・参考書等 |
池田央『統計的方法Ⅰ 基礎』（社会科学・行動科学のための数学入門２）新曜社
芳賀敏郎他『ＳＡＳで学ぶ統計的データ解析〈６〉ＳＡＳによる回帰分析』東京大学出版会 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
配付資料, moodle |
| 【詳細情報】 |
テキスト，配付資料 |
授業で取り入れる
学習手法 |
|
予習・復習への
アドバイス |
第１回～第３回 授業の目標と構成を解説し、量的調査の手法を用いた研究事例を紹介します。量的調査の有効性と限界についてイメージをつかんでください。
第４回～第６回 社会調査を実施するのに最低限必要な統計の基礎を学習します。基礎から順を追って解説しますので、各段階での十分な理解が、次の段階での理解の前提条件となります。
第７回～第１０回 実際の社会調査で用いられている基本的な技法について学習します。これらの事項の理解には、第４回～第６回の統計の基礎を十分理解していることが必要です。
第１１回～第１４回 社会科学のデータ分析で多用される重回帰分析の手法について学習します。分析結果を示す各種の記号、表現について理解を深めてください。
第１５回 全体をまとめ、各回のポイントを振り返ります。 |
履修上の注意
受講条件等 |
特にありません。 |
| 成績評価の基準等 |
平素の授業への参加状況(50%)、および期末試験(50%)による。 |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
回帰分析について理解が十分となるよう授業の構成を工夫してみます。 |
| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |