大学院
過去（2022年度）の授業の情報です
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
教育社会学方法論研究
この授業では、教育社会学研究において重要性の高い中級レベルの多変量解析の技法について、理論的基礎と統計ソフトウェアを用いた実践的技能を学ぶ。さらには得られた結果から教育社会学的解釈を引き出す考察能力を涵養する。
扱う題材は、マクロレベルでは教育政策の効果や地域と学校教育の関係など、ミクロレベルでは学生/生徒の意識・行動・事故リスクとその変化など、多岐にわたる。
授業においては，各自が機器を操作しつつ、受講者によるテキスト講読発表、補足的講義、分析実習を併用しながら進行する。
扱う題材は、マクロレベルでは教育政策の効果や地域と学校教育の関係など、ミクロレベルでは学生/生徒の意識・行動・事故リスクとその変化など、多岐にわたる。
授業においては，各自が機器を操作しつつ、受講者によるテキスト講読発表、補足的講義、分析実習を併用しながら進行する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
23-212-05
GED-IE6203S1
教育社会学方法論研究
三輪 哲
火曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
教育学研究科
授業計画
今年度は，「カテゴリカルデータの解析法」に焦点をあてる。
１：多変量解析の基本
２：多変量解析の応用１（諸種のロジットモデル）
３：多変量解析の応用２（媒介効果と交互作用効果）
４：データ特性への対処１（潜在変数の利活用）
５：データ特性への対処２（ネスト構造への対処）
６：対応分析１（分割表データへの適用）
７：対応分析２（自由反応型データへの適用）
８：対数線形分析１（階層的対数線形モデル）
９：対数線形分析２（デザインマトリクスの利用）
１０：対数線形分析３（アソシエーションモデル）
１１：潜在構造分析１（探索的潜在クラスモデル）
１２：潜在構造分析２（確証的潜在クラスモデル）
１３：潜在構造分析３（縦断的データへの適用）
なお、内容については受講者の状況に応じて柔軟に対応する予定である。
授業の方法
Zoomでの文献講読, クラウドで配布する課題, Zoomでの分析報告
ただし、covid19感染状況次第では対面も併用する
※9月29日までに*****まで受講希望の旨をメールで連絡すること
事前メールでの受講登録者のみに、受講上の注意や事前課題を連絡する
成績評価方法
平常点,課題,最終報告
教科書
Hout, Micheal, 1983, Mobility Tables, Sage
参考書
McCutcheon, Alan, L., 1987, Latent Class Analysis, Sage.
Clausen, Sten-Erik, 1998, Applied Correspondence Analysis, Sage
Hagenaars, Jacques, A., 1993, Loglinear Models with Latent Variables, Sage.
Wong, Raymond Sin-Kwok, 2010, Association Models, Sage
履修上の注意
ほぼ毎回，課題が課されることになる．
分析法の教育社会学研究への応用に主眼を置くため，推定・検定など詳細な統計学的知識に関心がある者は参考書等により別途自学されたい．
※9月29日までに*****まで受講希望の旨をメールで連絡すること
事前メールでの受講登録者のみに、受講上の注意や事前課題を連絡する
その他
本授業科目は，日本社会学会，日本教育社会学会，日本行動計量学会が共同で設立した一般社団法人社会調査協会の定める「専門社会調査士のための必修科目」のうち，「Ｉ．多変量解析に関する演習（実習）科目」として認定される授業科目である（予定）．社会調査士資格については，http://jasr.or.jp/***** を参照のこと．
