大学院
過去（2025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：2026年4月1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：2026年4月1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。
高等教育調査の方法と解析(2)
本授業は、回帰分析の初学者を履修者として想定した上で、履修者の皆さんが以下の到達目標が実現できるよう、講義と演習を行うものです。
１）本授業で取り上げる各種の計量分析の手法が、如何なる種類の仮説を検証するのに役立つのか、説明できるようになること。
２）論文や書籍などの文献に示された回帰分析やロジスティック回帰分析の結果を読めるようになる（計量分析の結果が仮説を支持しているのか否か判断できるようになる）こと。
３）与えられた仮説を検証するための回帰分析やロジスティック回帰分析を、パソコンソフトを用いて正しく実施できるようになること。なお、与えられた仮説を検証するのに必要なデータは当方が示します。また、ソフトは、無償で入手できるもの紹介しますので、各自インストールしてもらいます。
４）与えられたデータから実証可能な仮説を自ら構築して、その仮説を実証するための計量分析を正しく実施できるようになること。仮説が支持されたかどうかは、成績に影響しません。
This course is designed for beginners in regression analysis, and the lectures and exercises are intended to enable students to achieve the following learning objectives.
1) The first learning objective is for students to be able to explain how the various quantitative analysis methods covered in this course can be used to test different types of hypotheses.
2) The second learning objective is for students to be able to read the results of regression analysis and logistic regression analysis presented in papers and books (i.e., to be able to judge whether the results of quantitative analysis support the hypothesis).
3) The third learning objective is for students to be able to correctly perform regression analysis and logistic regression analysis using computer software to verify a given hypothesis. The data necessary to verify the given hypotheses will be provided. We will also introduce free software that can be downloaded, which participants will install on their own.
4) The fourth learning objective is for students to be able to construct their own testable hypotheses from given data and correctly perform quantitative analysis to verify those hypotheses. Whether the hypotheses are supported or not will not affect the grade.
１）本授業で取り上げる各種の計量分析の手法が、如何なる種類の仮説を検証するのに役立つのか、説明できるようになること。
２）論文や書籍などの文献に示された回帰分析やロジスティック回帰分析の結果を読めるようになる（計量分析の結果が仮説を支持しているのか否か判断できるようになる）こと。
３）与えられた仮説を検証するための回帰分析やロジスティック回帰分析を、パソコンソフトを用いて正しく実施できるようになること。なお、与えられた仮説を検証するのに必要なデータは当方が示します。また、ソフトは、無償で入手できるもの紹介しますので、各自インストールしてもらいます。
４）与えられたデータから実証可能な仮説を自ら構築して、その仮説を実証するための計量分析を正しく実施できるようになること。仮説が支持されたかどうかは、成績に影響しません。
This course is designed for beginners in regression analysis, and the lectures and exercises are intended to enable students to achieve the following learning objectives.
1) The first learning objective is for students to be able to explain how the various quantitative analysis methods covered in this course can be used to test different types of hypotheses.
2) The second learning objective is for students to be able to read the results of regression analysis and logistic regression analysis presented in papers and books (i.e., to be able to judge whether the results of quantitative analysis support the hypothesis).
3) The third learning objective is for students to be able to correctly perform regression analysis and logistic regression analysis using computer software to verify a given hypothesis. The data necessary to verify the given hypotheses will be provided. We will also introduce free software that can be downloaded, which participants will install on their own.
4) The fourth learning objective is for students to be able to construct their own testable hypotheses from given data and correctly perform quantitative analysis to verify those hypotheses. Whether the hypotheses are supported or not will not affect the grade.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
23-214-10
GED-IE6440L1
高等教育調査の方法と解析(2)
日下田 岳史
木曜6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
１．授業についての説明、社会調査の設計、クロス集計分析、仮説検定
２．3重クロス集計表による疑似相関、媒介関係、交互作用の分析
3．相関と回帰
4．回帰係数の性質と仮説検定
5．重回帰分析
6．回帰分析で実証できる様々な仮説①： ダミー変数、疑似相関、媒介関係、交互作用
7．回帰分析で実証できる様々な仮説②： ２乗項、対数変換（ミンサー型賃金関数の推計）
8．線形確率モデルとロジスティック回帰分析
9．中間試験と解説
10．応用的な計量分析①： パス解析
11．応用的な計量分析②： 時系列データを用いた回帰分析
12．最終レポートの提出に向けた中間発表①
13. 最終レポートの提出に向けた中間発表②
授業の方法
・講義
・演習
成績評価方法
・中間試験：授業の到達目標１）～３）の達成度を評価します。
・最終レポート：授業の到達目標４）の達成度を判定します。
・単位取得のためには、中間試験の出題内容のうち、授業の到達目標１）～２）に対応する部分について合格水準に達していることを必須とします。
教科書
・使用しません。
参考書
・山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学―正しい手法と結果の読み方』中央経済社
・その他の文献は、本授業での配付資料に明記します。
履修上の注意
１）本授業は、回帰分析の初学者を対象として想定しています。
２）履修にあたり、以下の2つの要件をいずれも満たしていることを前提とします。①「高等教育調査の方法と解析(1)」の単位を取得していること。②WordとExcelを利用でき、インターネットに接続できるパソコンを使って授業に参加できること。
３）授業中に、各自のパソコンを使って演習を行う場合があります。
４）授業各回に先立って、資料を電子ファイル形式で配付するようにします。資料を印刷したい場合は、各自でお願いします。
５）本授業の履修に並行して、山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学―正しい手法と結果の読み方』中央経済社の１～４章を、自習用の副教材として通読しておくことをお勧めします。本授業の到達目標１）～２）を達成しやすくなります。
６）中間試験（第1～8回までの授業内容から出題予定）の結果に応じて、第10～11回の授業計画を変更する場合があります。
その他
大学経営・政策コース以外の学生で、この授業の履修・聴講を希望する者は担当教員まで事前に連絡してください。
（9/3追記）メールアドレスを設定しました。担当教員に連絡事項がある場合は、メールでの連絡をお願いします。
（9/9追記）シラバス下方の「授業実施形態」欄には「対面・オンライン併用型A（総時間数の半数以上を対面で実施）」とありますが、対面での受講を必須とする授業日は予定していません。第9回授業で実施する中間試験も、オンラインでの受験を可とするつもりです。オンラインでの授業参加方法については、別途案内します。
