「春の合宿セミナー９９：大阪の変」 講義内容

	講師・講義タイトル・内容紹介	講義の詳細
講　師	柳井晴夫(大学入試センター研究開発部教授)	多変量解析とは、複数個の変量によって特徴づけられる多変量データの 相互関連を分析する一連の統計的手法で、その基本原理を理解するには ベクトル的表現が有効である。本講では、ベクトルの長さが各変量の標 準 偏差に、二つのベクトル間の余弦が２変数間の相関係数に対応すること を 示し、それを用いて、多変量解析の主要な手法である主成分分析、重回 帰 分析、さらに因子分析（とくに座標軸の回転をする理由）、正準相関分 析 正準判別分析の基本原理を、初心者にもわかるように解説する。さらに、こ う いった手法の行動科学の分野への適用例として、 １） 生活習慣検査の作成、 ２）性格の５因子論、３）大学の各専門分 野の適性診断に ついて紹介する。これで、９０分は十分経過すると思われるが、もし時 間のある場合 を想定して、ノートパソコンによる因子分析の実習の準備をしていく。
タイトル	多変量解析とは何か --- その行動科学への適用を中心として(1.5時間)
内容紹介	多変量解析の考え方を、性格、知能、態度、適性の分析といった事例を通して平易に説明する。時間があれば、その場で因子分析の調査、解析を行い、多変量解析の有用性を体得してもらう。
講　師	前川眞一(大学入試センター研究開発部助教授)	回帰分析モデル y = f(x) + e は、デザイン行列 G(x) を用いて y = G(x) \beta + e とパラメタ \beta に関して線形の形になおして用いられること が多い。 単回帰の場合、デザイン行列は G(x) = [ 1 x ] という n x 2 の行列に、 m 次の多項式回帰の場合には G(x) = [ 1 x x^2, ..., x^m ] という n x (1+m) の行列になる。また、K 個の節点を含む m 次 スプライン回帰の場合には、上記のデザイン行列に、各節点 q_j, j=1,2,...,K ごとに定義される切断べき関数 ( x - q_j )^m+ を加えた　n x (1+m+K) の行列 G(x) = [ 1 x x^2, ..., x^m ( x - q_1 )^m+, ( x - q_2 )^m+, ... ] となる。ただし、通常は節点の位置が既知として扱われるため、 デザイン行列には未知パラメタは含まれていない。 他方、3 層ニューラルネットワークを用いた回帰分析の場合で、 最終層 y のシグモイド変換が無い場合は、K 個の中間層のニュー ロンごとにデザイン行列として、パラメタ a と b を用いたロジ スティク関数 p(x|a,b) = 1 / Exp[ - a ( x - b ) ] が用いられていると考えられる。従って、デザイン行列は G(x) = [ 1 p(x|a_1, b_1), p(x|a_2, b_2) , ... ] という n x (1+K) の行列の形で書き表される。ただし、スプライ ン回帰と異なり、デザイン行列の各列には未知パラメタ a_j と b_j が中間層のニューロンの数だけ含まれている。 今回は、これらの回帰モデルを比較しながら、ニューラルネット ワークを用いた回帰分析についての入門的説明を行う。
タイトル	回帰分析とニューラルネット(3.5時間)
内容紹介	データ ( y, x ) が与えられたときに y = f( x ) + error という形で y を x で説明する方法を 回帰分析と呼ぶ。今回は、f として、 x の多項式やスプラインを用いた場合 と、いわゆるニューラルネットワーク を用いた場合について解説する。
講　師	土屋隆裕(統計数理研究所助手)	ここに「やや詳しい内容紹介」がくる
タイトル	数量化理論入門(3.5時間)
内容紹介	数量化の考え方、結果の見方や注意点を、数量化３類を中心とし 実際の社会調査データ等の分析例を見ながら説明する。
講　師	千野直仁(愛知学院大学文学部教授)	教育や心理の分野では、学習実験における練習効果、各種作業における疲労効果、 　認知・生理心理学などにおける脳波や呼吸数変化の測定などに、 また実験における測定の制約から来る小サンプルによる同一被験者の複数条件での測定が、 頻繁に行われる。この種のデータの分散分析 (ANOVA) では、条件ないしは水準間に相関が生じ、 場合によっては主効果や交互作用の検定のための F 統計量や対比検定のための t 統計量の分布が大きく歪むことがわかっている。しかし、少なくとも本邦の主要な学会誌論文、 例えば心理学研究に掲載された最近７、８年間の原著論文を見ても、 そのための対処に言及している論文はぼぼ皆無と言ってよい。また、 国際的な統計解析ソフトであるSAS や SPSS などでさえ、 このデザインの分析のためには現状では十分とは言えないし、 使い方によっては誤った結論を得る可能性がある。このコースでは、 反復測定分散分析の基礎概念である各種球形仮説（大局的・ 局所的球形仮説、 多標本球形仮説、多変量球形仮説など）とその検定の基礎概念や理論の紹介と、 SAS による反復測定 ANOVA デザインデータの適切な適用方法と出力結果の見方について筆者の Web ページ上に構築されたテキストを用いてお話しする。また、同上デザインデータの代替的な分析方法である一般化 MANOVA (GMANOVA) についても、その基礎知識と SAS による適用の仕方にふれる。
タイトル	分散分析と反復測定データの分析(2.0時間)
内容紹介	教育や心理の分野でよく用いられる反復測定分散分析デザインデータの分析に 必要な基礎概念と SAS による具体的な適用とその注意点についてお話しします。
講　師	岡太彬訓(立教大学社会学部教授)	多次元尺度構成法（MDS）の中から代表的な3つの方法，クルス カルの方法，個人差多次元尺度構成法（INDSCAL），選好度の 写像（PREFMAP）を扱う予定です．MDSが一区切りついた後 で，相（mode）と元（way）によるデータの分類方法を述べま す．多元データあるいは多次元データなどとよばれているデータ を，単相2元データとか，2相3元データという具合に，すっきり と分類でき，データ形式と適用できる手法の関連が明快になりま す．MDSとクラスター分析はデータ形式が許す限り併用すること が望ましいのですが，最後に，同一のデータをMDSとクラスター 分析法の両方で分析する際に注意すべき点を述べます．可能なら ば，実習を含めたいと思っています．ご参加の方で 「是非 MDS で 分析してみたい!!」というデータがおありの方はお もち下さい．資料は当日お配りいたしますが 「パソコン多次元尺度構成法」共立出版 「3元データの分析−多次元尺度構成法とクラスター分析法−」共立出版 も使いますので，おもちのかたはご持参下さるようお願いいたし ます（本はご持参頂かなくとも資料を用意いたします）．
タイトル	多次元尺度構成法(MDS)とクラスター分析(3.5時間)
内容紹介	多次元尺度構成法（MultiDimensional Scaling: MDS）の代表的な手法とクラスター分析を会得し，両者を併用する利 点とその際に注意すべき点を実感するためのコースです．
講　師	三浦麻子(大阪大学人間科学部助手)	近年のネットワーク技術の飛躍的な向上によって、「インターネット」は我々のごく身近なアカデミック／コミュニケーションツールとなった。しかしそのあまりにも急速な進展とマスメディアにおける歪んだ喧伝ゆえに、明らかに間違った知識であっても「常識」となってしまっているケースも多く目に付く。この講演では、主としてWeb技術をこれから研究に活用したいと考えているHTML初心者、あるいは「見よう見まねで」Webページを作っている初級者が、これらの「常識」に惑わされることなく「最低これだけは知っておくべき」事項を把握できるようになることを目指している。 　まず現在のWeb技術のあらましについて紹介する。具体的には、基本的知識として「リンク」「テキストと画像の混在」、応用的知識として「音声」「動画再生」「CGI」「SSI」「JAVA」、そして次世代HTMLとして注目される「XML」についても簡単に触れる。 　また、アカデミック・ツールとしてのWeb技術の活用を念頭に置き、特にCGIを使ったアンケート調査の方法について実践的に解説する。例えば、入力メソッド（ラジオボタン・チェックボックスなど）の動作の違いと用法や、サーバ側で入力データを処理するためのスクリプト、あるいはExcel等のスプレッドシートに直接取り込むためのデータのセーブ方法などをとりあげる。 　なお、講義時間の都合で詳細に触れることができないトピックが多々あることが予想されるため、講義終了後に受講者が自力で情報を補完することができるような、さまざまな「お役立ち」ポインタ（Webページ）についても併せて紹介したい。
タイトル	Web Technology 概論−研究への有効活用を目指して(1.0時間)
内容紹介	Webページ記述言語HTMLの基礎的事項を概説すると共に、 CGIを利用したWebアンケートの実施方法など、 Web技術を研究に有効活用するためのさまざまなトピックについて紹介する。
講　師	吉田光雄(大阪大学人間科学部教授)	統計学があらゆる科学に浸透して、データ解析を裏面から支えている。急激な勢い で高性能化されつつあるパーソナル・コンピュータと相俟って、データ処理の両輪を なしている。しかし、コンピュータが普及し、強力な統計処理アプリケーションが開 発されればされるほど、ユーザーサイドにおける統計学の理論と技法に対する理解は 薄らいでゆくように思われる。 　ユーザーフレンドリな統計ソフトの出現は、アプリケーション・ユーザーの数を増 大させてはいるものの、その中味がブラックボックス化され、インプットとアウトプ ットのみをつないで事足れりとする傾向が、次第に助長されていくように思われるか らである。 　初等統計学を学習中の学生にとって、早々と統計アプリケーションに慣れ親しむこ とは望ましいことではない。かっての学生が経験したように、例えば、電卓を用いて 、ひとつひとつ数字を入力して、時には入力ミスに悩まされながら、統計処理の公式 を理解していくことは、今日においても、なお統計学学習の基本であろう。学生のコ ンピュータ環境が豊かになり、すぐれた表計算や総合統計処理アプリケーションが氾 濫しているが、原点に立ち返った統計学の学習が望まれるところである。 　ここでは、ネットワーク時代におけるコンピュータ・ツールとして、インターネッ トブラウザに標準搭載されている JavaScript を取り上げ、データの統計処理過程を 自らプログラミングして、その内容を理解する一つの方法として、JsStat:Statistic s by JavaScript について、文法、簡単なプログラム例、オンライン統計学、統計学 ユーザー関数などについて述べる。
タイトル	JavaScriptによる統計解析(1.0時間)
内容紹介	インターネットブラウザに標準搭載されている JavaScriptを用いて統計解析を行う方法について紹介する。 かってのBASICよりも簡単にプログラミングできるので、電卓 がわりに手軽に使用できる。
講　師	原田章(大阪大学人間科学部助手)	探索的因子分析によって，因子を抽出し尺度を構成するという手法 は，心理学の研究においてよく利用される研究手法である．その際， どの変数を分析に含めるか含めないかの見極めとして，従来は，共通 性の大小を用いてきた． しかし，モデルの適合度という観点から考えた場合，共通性の大小 による変数選択は必ずしもよいモデルを与えるとは限らない．そこで， 変数選択によってモデルの適合度がどう変わるかを考えることは因子 構造を決める上で重要である． ところが，このような処理を行なうには，既存の統計解析ソフトウ ェアでは同じような処理を繰り返す必要があり，決して効率がよいと はいえない．そこで，変数を削除または追加した場合に，どのように モデルの適合度が変化するかを一覧できる仕組みをWebページ上に作成 し，変数選択の問題を取り扱いやすいようにした． 本セッションでは，このWebページの仕組みと背景理論，また， 実際の利用例について紹介する．
タイトル	因子分析における変数選択(1.0時間)
内容紹介	因子分析を進めていて，どの変数を入れるべきかとか，落とすべきかとかで悩むことがありませんか ここはそんな悩みを少しでも解決しようという目的で開発した「変数選択プログラム」の解説を行ないます。
講　師	岩崎　学(成蹊大学工学部教授)	コンピュータの記憶容量の飛躍的な増加とネットワーク環 境の整備により，大規模データベースが種々の分野で構築されるようになってきた ．当然，そのようなデータベースから有益な情報を取り出す方法論が必要となり， 「データベースからの知識発見」として，情報処理関係の研究者および実務家の間 で理論的／応用的な研究が急速に進んでいる．そしてそのための方法論として「デ ータマイニング」なる語が広く用いられるようになってきた． 　残念ながらこれまでのデータマイニングの発展に統計学者が果たした役割はそう大 きくはなかった．しかし，データマイニングでは統計家にとって身近な手法も用いら れるし，統計的な考え方も極めて重要な位置を占める．データマイニングは，統計， データベース技術，機械学習，パターン認識などの各分野の接点にあると位置付けら れるが，統計学者の寄与が大いに期待されている．
タイトル	データマイニングとは」(1.0時間)
内容紹介	大規模データベースからの知識発見のツールとしてデータ マイニングが注目を集めている．本講演では，データマイニングとこれまで の統計的データ解析との関係を述べる．
講　師	岩崎　学(成蹊大学工学部教授)	欠測のある場合のデータ解析法としては，EM アルゴリズム が用いられることが多い．しかし，EM アルゴリズムはパラメータの最尤推定値を求 めるための手法で，多変量解析では，分散共分散行列の推定がこれにあたる．しか し，実際のデータ解析では，例えば因子分析では推定された分散共分散行列から因 子負荷量を推定するだけでなく，各個体の因子スコアを求める事も重要であるよう に，様々な分析が行なわれるのが普通である．そのような分析を可能にするために は欠測箇所に適当な値を代入し，疑似的な完全データとしたほうがよい．その際， 一つの値を代入するだけでなく複数個の値を代入する「多重代入法」(multiple imputation) が威力を発揮する．本講演では，多重代入法に代表されるコンピュータ・ シミュレーションを用いた方法を紹介する．
タイトル	ミッシングのあるデータの分析(2.0時間)
内容紹介	実際のデータ解析では欠測が不可避的に生じ，解析者にとっては 頭が痛い問題である．本講演では，多変量データ解析を実行する立場から欠測をど のように処理したらよいかを分かり易く解説する．
講　師	永田靖(岡山大学経済学部教授)	私が、これまで、「初めて統計学を学ぶ大学生や社会人」を相手に講義してきた 中で、受講生に評判のよかった資料や講義方法を紹介しながら、統計学の基礎の おさらいと講義のやり方についてお話しします。 　しかし、私自身も、講義のやり方に悩み、受講生の反応に落胆し、反省する 毎日なので、「これが見本だ！」といった自信はありません。「こんなやり方・ 教え方・考え方があるんだな」と思っていただくくらいの軽い気持ちで聞いてい ただけるとありがたいと思います。取り扱う内容は、「データの整理」、「分布 と期待値」、「検定と推定（１標本問題、２標本問題）」あたりまでです。 受講生は電卓を持参のこと．
タイトル	私ならこう教える基礎統計 1 (2.0時間)
内容紹介	もう一度基礎統計を復習してみたい，統計学の講義方法で悩んでいるという方の要望に 応えて，統計学を教えるベテランが基礎統計を講義します．統計学を復習すると同時に 講義方法を盗んでください．数理統計学者の永田靖先生には，確率変数や正規分布から 統計的推定・検定の基本的な考え方を講義していただきます．（文：企画責任者）
講　師	森敏昭(広島大学教育学部教授)	私の専門は認知心理学および教育心理学であり、決して統計学を専門にしているわけでは ありません。ただし、心理学を勉強している学部生を対象に、長年「心理統計法」の授業 を担当してはいます。しかし正直なところ、「私はこう教えています」と胸を張って言え るような教育実践を行っているわけではないのです。ただ、長年の教育経験で、初学者は 「なぜ統計嫌いになるのか」「何を求めているのか」「どこでつまづくのか」「どこで間 違ってしまうのか」「どう教えればわかってもらえるのか」といった点については、おお よその見当がついています。そこで、そうした経験談（苦心談）を主題にして、「これか らの統計教育はいかにあるべきか」などといった問題提起も含めながら、分散分析・質的 データの分析を例にあげてお話ししてみたいと思います。
タイトル	私ならこう教える基礎統計 2 (2.0時間)
内容紹介	もう一度基礎統計を復習してみたい，統計学の講義方法で悩んでいるという方の要望に 応えて，統計学を教えるベテランが基礎統計を講義します．統計学を復習すると同時に 講義方法を盗んでください．心理学者で心理統計学も ご専門にしておられる森敏昭先生には，心理データの分散分析・質的データの分析など を講義していただきます．（文：企画責任者）
講　師	岩本健良(金沢大学文学部助教授)	「統計学」は「数学」の世界の一部であり、「社会（科）学」の世界とは 縁の薄いものとして、学生は考えがちです。私は統計学の専門家ではありま せんが、計量社会学に携わる一人として、学部学生に「社会統計学」を講義 しています。この科目の目的は、社会学と経験的データ（調査データ）との 橋渡しです。統計的思考は、社会認識を磨く重要な方法の一つです。 　トピックとしては、まったくの初学者を前提に、「社会学における理論と 仮説」から話を始め、「相関と回帰分析」「因果モデルとパス解析」につい て（時間があれば「ログリニアモデル」も）取り上げます。私が属する社会 学コースの教育プログラム全体像にも触れたいと思います。十分な経験を重 ねてきたとはいえませんが、試行錯誤の一例として、気軽にお聞きいただけ れば幸いです。
タイトル	私ならこう教える基礎統計 3 (2.0時間)
内容紹介	もう一度基礎統計を復習してみたい，統計学の講義方法で悩んでいるという方の要望に 応えて，統計学を教えるベテランが基礎統計を講義します．統計学を復習すると同時に 講義方法を盗んでください． 計量社会学者である岩本健良先生には，社会理論と調査とを つなぐデータ解析の方法論として，相関と回帰分析，因果モデルとパス解析，ログ・リ ニア・モデルなどについて講義していただきます．（文：企画責任者）
講　師	セミナー講師(司会：狩野裕)	[現在到着している質問] [対象の本(大きな字で)] 岩崎　学(1994)．混合実験の計画と解析．サイエンティスト社 岡太彬訓(1997)．マーケティングハンドブック．朝倉書店 岡太彬訓(1995)．データ分析のための統計入門．共立出版 岡太彬訓(1994)．パソコン多次元尺度構成法．共立出版 岡太彬訓(1990)．3元データの分析．共立出版 岡太彬訓(1988)．統計処理アドバンスドI．丸善 岡太彬訓(1987)．オペレーションズ・リサーチ．共立出版 岡太彬訓(1977)．基礎数学．新曜社 狩野　裕(1997)．グラフィカル多変量解析．現代数学社 千野直仁(1997)．非対称多次元尺度構成法．現代数学社 永田　靖(1997)．統計的多重比較法の基礎．サイエンティスト社 永田　靖(1996)．統計的方法のしくみ．日科技連出版社 永田　靖(1992)．入門統計解析法．日科技連出版社 原田　章(1996)．Next Stepによるコンピュータ・リテラシー入門．アスキー 原田　章(1996)．ウィンドゥルドンへの道．学術図書出版社 前川眞一(1997)．SASによる多変量データの解析．東京大学出版会 前川眞一(1990)．因子分析 --- その理論と方法 --- 朝倉書店 森　敏昭(1997)．授業が変わる．北大路書房 森　敏昭(1995)．グラフィック認知心理学．サイエンス社 森　敏昭(1990)．心理学のためのデータ解析テクニカルブック．北大路書房 吉田光雄(1992)．統計学入門．裳華房
タイトル	あなたの疑問・質問，著者がその場で答えます(1.0時間)
内容紹介	講師の出版した本に関する質問を受け付けるコーナー
講　師	川端　亮(大阪大学人間科学学部助教授)	社会調査士は、社会調査の専門家として必要な専門的知識と技能を修得していると 認められたものに与えられるものである。もっとも早くこの資格を設けたのは、関西 学院大学で、それは、１９９５年度のことであった。現在すでに何らかの形で社会調 査士の資格制度を設けているのは、関西学院大学のほか、奈良大学、桃山学院大学、 立命館大学の４校であり、大阪大学人間科学部においてもこの資格に注目し、カリキ ュラムを整備し、社会調査教育に力を入れてきた。 　この制度が始まって４年たち、一定の評価を得つつもいくつかの問題点も明らかに なり、制度の改革も検討しなければならない時期に来ていると思われる。そのような 問題点も含め、社会調査士についてお話ししたい。
タイトル	社会調査と社会調査士(1.0時間)
内容紹介	大阪大学人間科学部では、平成８年度より社会調査士を認定するカリキュラムが組ま れ、本年度末には数名の授与者が出る予定である。本講では、社会調査の意義と関連 づけて、社会調査士の概要を紹介する。