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.