現代社会学 （社会学２）（後・水５）

Contemporary Sociology

99K1279

L1HSSSCc02

茂木　暁

Akira MOTEGI

2026年度後期

2026年度

②Second semester

水曜5限

Wednesday 5th Period

理学部第一部（一般教養科目）、経営学部（一般教養科目）

A course of liberal arts, the Faculty of Science Division Ⅰ
A course of liberal arts, the School of Management

2.00単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

社会学は，様々な理論枠組み・方法論に基づいて，様々な現象を分析する学問分野であり，すべての社会学者が共有する基本原理やアプローチというものは存在しないと言われる．しかし本講義では，それら多様な議論を概観するのではなく，統計学の知見を活用して開発された様々なモデルを利用してデータの分析を行うアプローチに特化する．以下では，このアプローチのことを計量社会学と呼ぶ．

様々な統計モデルをできるだけ統一的な枠組みから把握するための出発点として，線形回帰モデルとその推定について解説した上で，社会学で広く応用されている離散選択モデルとその拡張モデル，およびその推定について解説する．

離散選択モデルについては，様々な拡張モデルが開発されており，その中には理工系分野，あるいは医学系分野でも利用されるような汎用性の高いモデルが存在する．講義では，それら拡張モデルとして生存時間解析モデルについても解説する．また，計量社会学において利用されるデータの特徴を考慮した拡張モデルが，時には社会学者自身の手によって開発されてきた．時間的余裕があれば，そのようなやや特殊な拡張モデルについても紹介する．さらにモデルの解説とともに，必要に応じて各モデルの分析例も取り上げる．講義を通じて，それら統計モデルの性質と，社会学をはじめとする社会科学系分野で応用する際に生じうる問題点について理解することを目指す．

本講義を受講することで，理工系分野とは全く異質の議論をしていると見られることが多い社会学に，統計モデルという理工系分野と共通の分析ツールを利用する議論があること，あるいは，その分析ツールの性質や理論的性能について理工系分野と同じくらい厳密に考察している議論が存在することがわかるだろう．また統計学やデータサイエンスに関心をもつ受講者にとっては，社会学をはじめとする社会科学系分野において，統計学の知見がどのように応用されているか知ることができるだろう．さらに本講義の課題に取り組む過程で，LaTeXで文書を編集する練習ができるような工夫も設ける予定である．

本講義は，前期(99K1241)と後期(99K1279)の両方で開講される．両者の内容は基本的には共通するが，上記の拡張モデルについて解説する際などに一部異なる内容を扱う可能性がある．

計量社会学の考え方を，その統計学的な背景も含めて理解すること．特に統計モデルの性質と，その社会科学系分野における応用で生じうる問題点について理解すること．その結果として，現実社会の問題を定量的に分析するための基礎を身につけること．

計量社会学の考え方を，その統計学的な背景も含めて理解すること，特に統計モデルの性質と，その社会科学における応用で生じうる問題点について理解すること．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

【シラバス記載内容の確認】
上述の通り，この講義では計量社会学と呼ばれるアプローチに特化する．シラバスを読まないまま，あるいは何となく読んではみたがその内容を正しく理解しないまま受講を決めてしまい，予想していたものと違う内容を扱う講義だと後になって初めて認識するというケースがごく稀にだが見られる．そのようなことがないように注意してほしい．

【第1回講義の実施方法】
対面授業の形式で実施する．講義ガイダンスを行うので受講予定者は必ず参加すること．受講登録を完了した場合，この講義ガイダンスで解説したことはすべて正しく理解したものとする．その他詳細についてLETUSの本講義用ページで告知するので，受講予定者は当該ページを必ず確認しておくこと．

【教科書の利用】
本講義では教科書を利用せずに，LETUSで公開する資料を用いて講義を進める．

【LETUSの利用・問い合わせ先】
本講義では，講義に関する告知，更新情報，および講義で利用する配布資料の公開をLETUS上で行う．受講予定者はLETUSの本講義用ページにアクセスした上で，告知と更新情報を確認しておくこと．なお本講義に関して問い合わせしたいことがある場合は， tus.sociology.kagurazaka@gmail.com に問い合わせのメールを送ること．

【前提知識】
受講にあたって社会学の知識は必要ないが，理工系学部の教養課程で学ぶ範囲の線形代数，微分積分，統計学の知識をもっていることは前提とする．具体的には，以下に示す教科書で扱われている範囲を前提知識とする．

線形代数
松坂和夫 (1980) 『線型代数入門』．岩波書店．
斎藤正彦 (1966)『線形代数入門』．東京大学出版会．

微分積分
藤岡敦 (2019) 『手を動かしてまなぶ 微分積分』．裳華房．
黒田成俊 (2002) 『微分積分』．共立出版．

統計学
藤澤洋徳 (2006) 『確率と統計』．朝倉書店．
小針晛宏 (1973) 『確率・統計入門』．岩波書店．

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数式の入った文書をLaTeXで編集できるようになるための練習を，受講者が自発的に取り組めるような形で設ける予定である．また，講義で扱う統計モデルやその推定に関する演習問題を公開する．受講者自らこの問題を解くことを通じて，統計モデルとその推定の性質について理解を深めることができる．

講義内容を理解するには，一夜漬け的な学習で取り組もうとしても通用しない．これは，大学で学ぶ数学，物理学，化学がそうであるのと全く同じことである．各講義回の内容を理解し，必要に応じて質問も行いながら疑問点を解決していくというオーソドックスな学習法をとるのが確実で効率的である．

２回の課題により成績評価を行なう．これについて以下の通り補足する．

・課題の内容は，講義で扱った統計モデルの理解を問う演習問題とする．
・2回の課題のいずれも筆記試験として実施する予定である．これは，課題をレポート課題として実施すると，その特徴から生成AIに全面的に依存して編集されていると強く推定され，また作成者本人が自分で書いたはずであるその内容について理解できていないというレポートが観測されるようになったことによる．
・各課題の成績評価に占める割合は，１回目が0.1，２回目が0.9とする予定であったが，2回とも筆記試験として実施することに伴い，この割合も変更する予定である．
・成績評価では公平性を重視する．したがって例えば，当該受講者が何年生であるか，あるいは今年度がその受講者の卒業予定年度にあたるかどうかといったことは，成績評価において一切考慮しない．

その他詳細については，第1回講義のガイダンスで説明する．

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

各講義回の内容に即した文献をその都度紹介する．

第1回. ガイダンス

第2回. 線形回帰モデル(1)
第3回. 線形回帰モデル(2)
第4回. 線形回帰モデル(3)
第5回. 線形回帰モデル(4)
第6回. 線形回帰モデル(5)
第7回. 線形回帰モデル(6)
第8回. 線形回帰モデル(7)

第9回. 筆記試験1

第10回. 離散選択モデルと生存時間解析モデル(1)
第11回. 離散選択モデルと生存時間解析モデル(2)
第12回. 離散選択モデルと生存時間解析モデル(3)
第13回. 離散選択モデルと生存時間解析モデル(4)
第14回. 離散選択モデルと生存時間解析モデル(5)

第15回. 筆記試験2 (到達度評価試験)

・以上の通り，第2回から第8回までは線形回帰モデルの性質と問題点・最小二乗推定・最尤推定について解説し，第9回から第14回までは離散選択モデルと生存時間解析モデルの性質と問題点・最尤推定について解説する．時間的余裕がある場合，あるいは受講者の関心に合わせて(例えば，理論的議論に関心があるのか，それともモデルを実際の分析に応用することに関心があるのかなど)，それぞれのモデルを利用した分析例や，より発展的な拡張モデルについても解説する予定である．

・「成績評価方法」の欄で述べた通り，成績評価を2回の筆記試験によって行うことになったため，上記の通り講義日程に変更が生じることとなった．その他詳細ついては第1回のガイダンスで説明するので，受講予定者は必ず出席すること．

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