ICPSR 国内利用協議会 統計セミナー 2008
2008/07/18
早稲田大学
以下の要領で ICPSR 国内利用協議会統計セミナー2008 を開催する予定です。コースの詳細と担当講師については別紙を参照してください。多数の方の参加をお待ちしています。
● 開催予定日時：2008 年 9 月 1 日（月）～4 日（木）までの 4 日間
● 場所：早稲田大学戸山キャンパス（文学部）

10：00～16：20

36 号館 4 階 MM 教室（別紙地図参照）。

● コース概要

10：00-11：30

9月1日

13：00-14：30

14：50-16：20

12：00-12：45[初級]データの構造を明ら[初級]データの構造を明ら
登録手続かにする：基本統計量、グかにする：設計、測定
開催の挨拶
ラフ

[初級]連続変数の分析： [初級]連続変数の分析：回 ［初級］連続変数の分析：重回帰分析＋回帰分析の診
9 月 2 日 相関係数
帰分析
断[中級]構造方程式モデリ
ング（SEM）入門：SEM に [中級]構造方程式モデリン [中級]構造方程式モデリン
9 月 3 日 よる回帰分析・重回帰分 グ入門：SEM によるパス解 グ入門：SEM による因子分析
析とパス解析の併合
析[中級]質的データ分析入 [中級]質的データ分析入
9 月 4 日 門：クロス集計表
門：ロジスティック回帰[中級]質的データ分析入門：多項ロジスティック回帰と順序ロジスティック回帰● セミナーの目的：計量分析結果を掲載してある学術論文の結果を的確に理解できるようにする。
初等統計既習者についてはさらなる学習のための見取り図を提供する。
● 受講対象者：社会学、社会心理学、経済学、政治学、人類学など、社会科学系の大学院生、ポスドク研究員で統計学未習あるいは初等統計程度の理解がある方。
● 参加資格：ICPSR 国内利用協議会加盟校の教職員・大学院生（学部学生は対象外です）。本年度
は 10 月 1 日付で加盟予定の首都大学東京、北海学園大学、京都大学、名古屋大学からも参加可能です。
● 申し込み方法：参加定員は 35 名を予定しております。電子メイルの＜件名＞に「セミナー参加希望」と入力し、＜本文＞に①氏名、②所属、③学年または役職、④参加希望日を記載した上で、送信してください。宛先は ICPSR2008@list.waseda.jp です。
上記④については、定員の範囲内であれば、全日参加、部分参加ともに可能です。参加希望者多数の場合は、大学ごとに人数調整をさせていただく場合がありますのでご了承ください。
● 関東圏外からの参加者には交通費補助があります（関西から 28,000 円、仙台・名古屋から 22,000円、北海道から 32,000 円）。

早稲田大学戸山キャンパスへのアクセスルート

新宿区戸山 1-24-1

JR 山手線（高田馬場駅 徒歩 20 分）
西武線（高田馬場駅 徒歩 20 分）
地下鉄（早稲田駅 徒歩 3 分）
スクールバス（高田馬場駅-早大正門、馬場下町下車）

キャンパス内は工事中ですので、36 号館会場へは、下図→の道順でお越しください。

プレハブコース紹介

9 月 1 日 [初級]データの構造を明らかにする
元治恵子 講師

人々は、社会の中で、社会となんらかのかかわりをもちながら暮らしています。日々の生活において、人々の意識や行動の特徴、社会現象、仕組みなどについて、疑問に思い、知りたいと思ったとき、そのことに関する情報や知識を得ようと、あれこれ調べた経験がある方も多いのではないでしょうか。
身近にいる人に聞いてみたり、さまざまな既存の資料を探したりする場合もあるかもしれません。社
会科学の分野では、調査や実験などを行ったり、2 次データを取得し、情報（データ）を得ることもあります。それでは、この得られたデータから、有用な情報を取り出すにはどうしたらよいのでしょうか。有効なひとつの方法として、数字（数値で示された情報）を処理・加工し、分析する統計分析が考えられます。本講義では、はじめに、さまざまな社会現象を明らかにするために、いかにして情報を得るのか、その方法と注意点などについてお話しします。続いて、統計分析の第一歩である得られたデータの個々の変数（1 つの変数）が、どのような特徴をもっているのかを明らかにする方法、すなわち、データの分布を表、図、そして、数値などで表す方法についてお話します。また、理解を深めるため、統計ソフトウェアを使用した実習もあわせて行います。講義と実習を通じて、データの収集方法や基礎的な分析方法を習得していただければと思います。これまで、まったく統計分析に縁のなかった方や論文などで多変量解析を使った経験があるものの、基礎的な統計理論・分析について再確認をしたい方向けにお話しを進めていきます。さあ、データ分析の第一歩を踏み出しましょう！
[講師略歴]
氏名：元治恵子（げんじ けいこ）
専門：社会学
研究テーマ：職業社会学，計量社会学，社会調査法，社会統計学
現職：立教大学大学院 ビジネスデザイン研究科 特任准教授
最終学歴：立教大学大学院社会学研究科応用社会学専攻博士後期課程修了(2000 年)[最近の業績]・ 「進路意識はどのように変容したのか―ジェンダー・トラックの弛緩？―」海野道郎・片瀬一男
編『＜失われた時代＞の高校生の意識』有斐閣，93－118 頁（2008）。
・ 「性別役割意識は変わったか―性差・世代差・世代間伝達―」海野道郎・片瀬一男編『＜失われた時代＞の高校生の意識』有斐閣，119－141 頁（2008）。
・ 「類似性にしたがって、分析対象をいくつかの集団に分ける －クラスター分析－」与謝野有紀
他編『社会の見方、はかり方－計量社会学入門－』勁草書房，303‐309 頁（2006）。
・ 「複数の変数の位置関係を空間に描き出す －多次元尺度構成法－」与謝野有紀他編『社会の見方、はかり方－計量社会学入門－』勁草書房，310‐318 頁（2006）。
・ 『アンケート調査とデータ解析の仕組みがよ～くわかる本』 (共著)秀和システム（2005）。

コース紹介

9 月 2 日 [初級]連続変数の分析
村上あかね 講師

・連続変数の分析（相関係数、回帰分析）と論文の見方・まとめ方
基本統計量やグラフによってデータの特徴をつかんだら、その背後にある社会的なメカニズムを解き明かしたいと思うことでしょう。そのために有効な分析手法の一つが回帰分析です。回帰分析を用いることで、データの記述という探索的な研究からさらに踏み込んだ仮説検証型の研究を行うことが可能になります。本講義では散布図を出発点とし、相関係数から重回帰分析までを取り上げることで、重回帰分析を用いた論文を読む際のポイントを理解すること、そして重回帰分析を用いた論文を執筆できるようになることを目指します。多重共線性や回帰診断についても触れ、すでに回帰分析の基礎を学んだ方がよりよいモデルを作成するための手がかりを習得することも目標です。
本コースでは、SPSSを用いて実際にデータを分析しながら（1）散布図と相関係数、（2）相関係数と回帰分析、（3）重回帰分析の意義と基本的な考え方、（4）統計ソフトウェアSPSSのアウトプットの見方・まとめ方と解釈、（5）モデルの選択と改善（多重共線性、回帰診断）を学びます。さらに（6）重回帰分析を用いる際の注意点、（7）重回帰分析の仲間にも簡単に触れる予定です。統計学的な観点だけではなく実践的な観点も重視しながら講義を進め、中級の講義への橋渡しとします。
［講師略歴］
氏名：村上あかね（むらかみ あかね）
専門：社会学
研究テーマ：家族とリスク、社会調査法。
現職：東京大学社会科学研究所准教授
最終学歴：大阪大学大学院人間科学研究科博士課程単位取得退学（2002年）［最近の業績］
・ 「既婚女性の階層帰属意識－モデルを選択し、診断する」与謝野有紀他編『社会の見方、測り方－計量社会学入門－』勁草書房（2006）。
・ 「平均値の差の検定と分散分析」村瀬洋一・高田洋・廣瀬毅士『SPSS による多変量解析』オーム社，95-118 頁（2007）。
・ 「住宅取得のタイミングと職業・家族の役割―離散時間ロジットモデルによる分析－」『理論と方法』39-56 頁（2008）。

コース紹介

9 月 3 日 [中級]構造方程式モデリング入門
川端一光 講師

・構造方程式モデリング(Structural Equation Modeling、 SEM)入門
本コースは、近年人文科学諸領域において普及が目覚しい構造方程式モデリングの基礎的講義です。
特に、適切なモデル構成と、出力の解釈に重点を置いた学習を行い、SEM で論じられる学術論文を的確に評価するための基礎知識の習得を目指します。[初級]コースの受講者や基礎統計の知識をお持ちの方を対象としていますので、その点ご留意下さい。
第一講：SEM による回帰分析・重回帰分析
SEM の枠組みから回帰分析・重回帰分析を表現します。特に、変数間の影響の指標である係数の解釈、間接効果、直接効果の解釈等について学びます。
第二講：SEM によるパス解析（潜在変数を伴わない構造方程式モデル）
現在、パス解析は SEM の枠組みから実行することが主流となりつつあります。パス解析を通じて SEM が「共分散構造分析」と呼ばれる由縁について平易に説明します。
第三講：SEM による因子分析とパス解析の併合（潜在変数を伴う構造方程式モデル）
本講では因子分析モデルを併合した構造方程式モデルが、複雑な現象をより簡潔に説明できる可能性を平易に説明します。

［講師略歴］
氏名：川端一光 （かわはし いっこう）
専門：心理統計学
研究テーマ：構造方程式モデリング、項目反応理論、教育測定学
現職：早稲田大学文学学術院心理学教室助手
最終学歴：早稲田大学文学研究科博士後期課程満期退学。博士（文学）［最近の業績］
・ 「非線形ロジット IRT モデルによる尺度選択の試み-EI 尺度における適用-」、『日本テスト学会誌』、第 3 巻、 15-33 項(2007)。 （原著論文）
・ 「SEM におけるベイズ推定」、「順序カテゴリカル SEM のベイズ推定」、『マルコフ連鎖モンテカルロ法』、朝倉書店、（2008）。 （分担執筆）
・ 「多母集団分析」、「ベイズ推定と MCMC」、『共分散構造分析[AMOS 編]』、東京図書、（2007）。 （分担執筆）

コース紹介

9 月 4 日 [中級]質的データ分析入門
秋吉美都 講師

社会調査では名目尺度や順序尺度にもとづくカテゴリカル変数が多く使われる。この講義ではカテゴリカル変数の記述統計とロジスティック回帰を中心として、カテゴリカル変数の分析に広く用いられている技法を紹介する。第一講ではカテゴリカル・データの特徴や、クロス集計表の基本的な分析方法を紹介する。第二講と第三講ではロジスティック回帰を中心に、モデルの作り方や解釈を説明する。
第一講 クロス集計表
カテゴリカル変数の定義、カイ二乗検定、オッズ比の考え方など、カテゴリカル変数の分析に必要な基礎を扱う。２×２の単純なクロス表からスタートして、２×２×ｋの表のやや複雑な表までを検討する。シンプソンの逆説、Cochran-Mantel-Haenszel 統計量などを紹介して、ロジスティック回帰を理解するための基礎を作る。
第二講 ロジスティック回帰
二項の従属変数に対応する基本的なロジスティック回帰を扱う。最小二乗法の回帰分析との違いを中心に、モデルの作り方、モデルの選択方法、解釈方法を検討する。簡単な実習を通じて、変数のコーディングなど、実践的な作業のコツについても解説する。また論文で結果を取り上げる際の留意点についても示す。
第三講 多項ロジスティック回帰と順序ロジスティック回帰
多項ロジスティック回帰、順序ロジスティック回帰について説明する。二項のロジスティックを拡張する考え方を導入する。また、簡単な実習を行い、結果の解釈方法を示す。
［講師略歴］
氏名：秋吉美都（あきよし・みと）
専門：社会学
研究テーマ：情報技術とトランス・ナショナル過程、ネットワーク、階層
現職：専修大学文学部准教授
最終学歴：シカゴ大学社会学部博士課程修了、Ph.D.
［最近の業績］・ (in press, the Information Society) “The Diffusion of Mobile Internet in Japan.”(with HiroshiOno) 2008a. “Hot Spring Communities United: Inter-organizational Social Capital andOrganizational Performance.” Kgoya, Kazuhiro ed. Shimin Katsudou Kasseika no Shienno
Cousa Kenkyu.(Facilitators of Civic Engagement and Community Development). The Japan
Society for the Promition of Science Research Grant Report, B173300122. pp.115-129.
・ 2008b. “The Constitution of Social Capital and Support Systems: A U.S. -Japan Comparison”
Kgoya, Kazuhiro ed. Shimin Katsudou Kasseika no Shienno Cousa Kenkyu (Facilitators ofCivic Engagement and Community Development). The Japan Society for the Promition ofScience Research Grant Report, B173300122. pp.221-242.