Research Methods in Political Science I: Syllabus

政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
政治学方法論 I
神戸大学法学部・大学院法学研究科 2016 年度前期
開講日時：水曜 17:00–18:30
担当：矢内 勇生
教室：第三学舎 情報処理演習室
Email: [email protected]
： 毎週月曜（祝日
12:00–13:30（
TA: 宋
以外
除 ）
時間
Website: http://www.yukiyanai.com
予約制）
研究室：第四学舎 404 研究室
([email protected])
SA: 淺野 良成 ([email protected])
講義
概要 目的
政治学
。
理論・仮説
、自
換
方法
疑問
答
研究上
身
量的
（数字
答
必要
疑問
。
上
、
理解
表
見
方法
。最後
使
）
用
出
、
検証
分析可能
収集
、論文執筆
方法
分析
研究発表
際
習得
形式
変
、研究上
分析結果
効果的
伝達
。
履修要件
授業
受講
前
統計学
授業
履修済
基礎
不安
者
計学
、
入門
（政治
望
、以下
、7∼9 番程度 内容
要
分析
。
本（番号
理解
分析、政治学方法論特殊講義 I）
統計学
小
易
望
（
）
学習
者
自習
読 必要
勧
。1 番
、統
。第 5 週
順番
読 必
）。
・
1.
（高木秀玄 訳）1968.『統計
法：数式
2. 小島寛之. 2006.『完全独習 統計学入門』
使
統計学入門』講談社.
社.
3. Wheelan, Charles. 2013 Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data. New York:
W.W. Norton.（山形浩生、守岡桜 訳. 2014.『統計学
裸
：
怖
』
日本経済新聞出版社.）
4. 高橋信、
・
. 2004.『
統計学』
社.
5. Rowntree, Derek. 2000. Statistics without Tears. London: Penguin.（加納悟 訳. 2001.『新・
涙
統計学』新世社.）
6. 永野裕之、岡田謙介. 2015.『統計学
7. 高橋信、井上
、
・
数学教室』
社.
. 2005.『
統計学：回帰分析編』
社.
8. Moore, David S., George P. McCabe, and Bruce A Craig. 2014. Introduction to the Practice
of Statistics, 8th ed. New York: W.H. Freeman.（原著第 5 版 部分訳（第 1 章
生一枝、南條郁子 訳.2008.『実
9. 鳥居泰彦. 1994.『
学
、使
統計入門』日本評論社.）
統計学』日本経済新聞出版社.
10. 山田剛史, 杉澤武俊, 村井潤一郎. 2008.『R
1/7
統計学』
社.
3 章）：麻
政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
11. Blitzstein, Joseph, and Jessica Hwang. 2014. Introduction to Probability. Boca Raton: CRC
Press.
大学院生
授業
授業
授業（政治学
同時
受講
強
勧
特殊講義）
履修済
者
、
。
方法
授業
講義
、
教室
、講義
30 分 実習 行 予定
、時間配分 内容
受講生 、備 付
(iMac)
持 込
織
交
変
使
行
。各回
60 分
。
（ID
必要） 、自分
。
教室
（遠慮
実習
、教室内
飲食
、 自由
。授業中
飲食
必要
、廊下
出
）。
成績評価
成績
、以下
• 授業
要素
構成
。
参加 [単
出席 参加
]（最終成績
20%）
• 課題 提出状況 完成度（50%）
• 期末試験（
毎週
課題
構成
、解析的
。課題
前 10 時
過
）（30%）
、授業
（
直後
）問題、
取
、
Slack（後述） 投稿
、課題
課題 、一切受
期末試験
（数学
。通常
変
切
、課題
（0 点 付
実施
締
分析
、次
週
確認
水曜
）。締
午
切
）。
課
、受講生
相談
決
。
http://www2.kobe-u.ac.jp/∼yyanai/jp/classes/rm1/contents/
定期的
（少
週
1 度）更新内容 確認
「更新」
（最新
内容
確実
使
。
授業
使
方
読
込
、
）。
Slack
授業時間外
、Slack
。Slack
https://kobe-rmps1.slack.com/
事 参照
授業
求
知
、
記事
記
。
内容
、他
。
基本的
Slack
受講生
、質問
。一定
後
質問
、Slack
質問
積極的
自
時間
答
回答
問題
適切
投稿
回答
期待
見
、
場合
場合）
2/7
。回答
完全
投稿
、他
答
、R 言語
。受講生
関
技術的
、講義担当者
受講生
、質問
共有
質問（特定
TA、SA
回答
。
政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
質問、回答、議論
Slack
無関係
内容
毎週
課題
認
、授業
貢献
投稿
限
議論 妨害
、
課題（初回
確認
授業中
提示
応
、減点
、議論
Slack
。最初
、内容
参加点
。授業
。
参加
気
）提出後
加算
投稿内容
、Slack
定期的
招待状
確
送付
。
利用
授業
、
収集、管理、分析
統計処理言語
行
。
無料
RStudio
、各自
、課題
作成
機会
使 方
学習
、
用
、RStudio
用
。R、
（Linux, Mac, Windows）
参照
（Stata
説明
方
統合開発環境 (IDE)
、授業
R 以外 統計分析
、
使
、各自
。詳細
使 方
、R
使
R
） 使
SPSS
責任
。
使
課題
、R 以外
。
、LATEX
用
R Markdown
覚
）。LATEX
望
（必須
、
• 奥村晴彦、黒木裕介. 2013.『LATEX2ϵ 美文書作成入門 改訂第 6 版』(技術評論社)
、R Markdown
、
• 技術評論社.「R Markdown
楽々
」
参照。
教科書
以下
教科書
全員用意
。
• 浅野正彦、矢内勇生. 2013.『Stata
購入
計量政治学』
、印刷版（図
安価
。Amazon
教科書 、Stata
用
教科書
。Stata
R
想定
実行
解説
無視
）
。
統計分析 実行
内容
完全
PDF 版電子書籍（図 一部
）
Kindle 版 販売
社.
、著者（
、参照
授業 担当者）
読
進
。
参考書
購入
必要
、授業内容
理解 助
思
本
以下 挙
。
1. Peng, Roger D. 2015. Report Writing for Data Science in R. Leanpub.
2. Lander, Jared P. 2014. R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics. Upper Saddle
River: Addison-Wesley.（高柳慎一
教科書』
訳. 2015.『
R：
分析 統計解析 新
.）
3. Grolemund, Garret. 2014. Hands-On Programming with R. Sebastopol: O’Reilly.（大橋真也
監訳. 2015.『RStudio
4. 石田基広. 2014.『R 言語逆引
5. Chang, Winston（石井弓美子
作成
集』
入門』
R
・
.）
改訂 2 版』C&R 研究所.
訳）2013.『R
・
.
3/7
：ggplot2
政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
6. 石田基広. 2015.『新米探偵、
分析
挑
』SB
.
7. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版.
8. 森田果. 2014.『実証分析入門』日本評論社.
9. 竹澤邦夫. 2012.『
理解
回帰分析』共立出版.
10. 田中隆一. 2015.『計量経済学 第一歩』有斐閣.
11. 末石直也. 2015.『計量経済学：
分析
』日本評論社.
12. 難波明生. 2015.『計量経済学講義』日本評論社.
13. Gelman, Andrew, and Jennifer Hill. 2007. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. New York: Cambridge University Press.
14. Moore, Will H., and David A. Siegel. 2013. A Mathematics Course for Political and Social
Research. Princeton: Princeton University Press.
授業計画
授業計画
以下
講義要綱
必読文献
通
。
更新 、Slack
全員必
文献 復習
授業
前
読
、授業
案内
読
進捗状況
応
変更
可能性
。変更
際
。
。大学院生
。授業 内容
、推薦文献
深 理解
併
読
望
者 、参考文献 併
。推薦
読
。
4 月 6 日 休講
補講
6 月 1 日（水）5 限 行 。
（4 月 13 日)
1.
、授業 進 方、概要、成績評価 方法
学習
教科書 第 1–3 章
参考
石田 (2015) 番外編.
参考
Grolemund (2014) Appendix A.
参考
Lander (2014) ch.1–4.
2. 統計学 復習
使
必読
教科書 第 5 章
推薦
統計学
参考
基礎
基礎 身
不安
者
、統計学
。R
。
3. 統計的推定 検定（4 月 27 日）
必読
基本事項
確認
操作法 学
教科書（上
Lander (2014) ch. 4, 6, 8, 14, and 15
推測統計学
後、R
RStudio
基本操作
基礎（4 月 20 日）
R
統計分析 行
望
。
。
必読
R
説明
。
教科書 第 6–9 章
4/7
「履修要件」
、統計学 復習
参照）
復習
。
政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
推薦
飯田 (2013) 第 2 章
推薦
森田 (2014) 第 7 章
参考
内田治、西澤英子. 2012.『R
統計的検定 推定』
社.
4. 統計分析 不確実性（5 月 11 日）
統計分析
結果
付随
不確実性
理解
。
必読
Gelman, Andrew. 2013. “P Values and Statistical Practice.” Epidemiology 24(1): 69–72.
必読
Nakagawa, Shinichi, and Innes C. Cuthill. 2007. “Effect Size, Confidence Interval and
Statistical Significance: A Practical Guide for Biologists.” Biological Reviews 82: 591–605.
推薦
Cohen, Jacob. 1994. “The Earth Is Round (p < .05).” American Psychologist 49(12):
997–1003.
参考
Morey, Richard D., Rink Hoekstra, Jeffrey N. Rouder, Michael D. Lee, and Eric-Jan Wagenmakers. 2015. “The Fallacy of Placing Confidence in Confidence Intervals.” Psychonomic
Bulletin & Review, 1–21.
参考
森棟
. 2008.『統計学』第 9 章
5. 線形回帰 I（5 月 18 日)
線形回帰
基礎
学習
、R
線形回帰
実行
。
必読
教科書 第 10 章
必読
Powell, Victor, and Lewis Lehe. “Ordinary Least Squares Regression: Explained Visually.”
推薦
森田 (2014) 第 4 章
参考
Lander (2014) ch.16
6. 再現性
研究 実施法（5 月 25 日)
再現性
研究 (reproducible research)
再現可能性
必読
研究 実施
方法
何 、
、
必要
理解 、R
学 。
Donoho, David L. 2010. “An Invitation to Reproducible Computational Research.” Biostatistics 11(3): 385–388.
必読
Beck, Nathaniel. 2014. “Research Replication in Social Science.” OUPblog. 24 August
2014.
推薦
King, Gary, Robert O. Keohane, and Sidney Verba. 1994. Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton: Princeton University Press.（真渕勝 監
訳. 2004.『社会科学
・
：定性的研究
科学的推論』勁草書房）Ch. 1
推薦
King, Gary. 1995. “Replication, Replication.” PS: Political Science & Politics 28: 444–452.
参考
Freese, Jeremy. 2007. “Replication Standards for Quantitative Social Science: Why Not
Sociology? Sociological Methods & Research 36(2): 153–172.
参考
Gandrud, Christopher. 2015. Reproducible Research with R and RStudio, 2nd edition. Boca
Raton: CRC Press.
参考
高橋康介. 2014.『
・
生成』共立出版
参考
Xie, Yihui. 2013. Dynamic Documents with R and knitr. Boca Raton: CRC Press.
5/7
政治学方法論 I：講義要綱
2016 年 4 月 3 日版
収集（6 月 1 日：4 月 6 日 補講）
7. Web Scraping
推薦
Friedl, Jeffrey E.F. 2006. Mastering Regular Expressions, 3rd Edition. Sebastopol: O’Reilly.
（株式会社
推薦
, 長尾高広 訳. 2008.『詳説 正規表現 第 3 版』
・
.）
Munzert, Simon, Christian Rubba, Peter Meißner, and Dominic Nyhuis. 2015. Automated
Data Collection with R: A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining. Chichester:
Wiley.
参考
Mitchell, Ryan. 2015. Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web.
Sebastopol: O’Reilly.
参考
Severance, Charles. 2014–2016. Python for Informatics: Exploring Information.
参考
Dive Into Python 3. http://www.diveintopython3.net/ （日本語版. http://diveintopython3ja.rdy.jp/ ）
参考
Hemenway, Kevin, and Tara Calishain. 2003. Spidering Hacks: 100 Industrial-Strength Tips
& Tools. Sebastopol, CA: O’Reilly.（村上雅章 訳. 2004.『Spidering Hacks：
8. API
推薦
取得
101 選』
・
利用
収集（6 月 8 日）
qy
情報
）
Bassett, Lindsay. 2015. Introduction to JavaScript Object Notation: A To-the-Point Guide
to JSON. Sebastopol: O’Reilly.
参考
中山清喬, 飯田理恵子. 2013.『
参考
水野貴明. 2014.『Web API: The Good Parts』
9.
推薦
SQL 入門』
.
・
.
編集 （6 月 15 日）
Wickham, Hadley. 2007. “Reshaping Data with the reshape Package. Journal of Statistical
Software 21(12): 1–20.
参考
Spector, Phil. 2008. Data Manipulation with R. New York: Springer.
可視化・視覚化 I（6 月 22 日）
10.
内容
必読
分析結果
図表
選
方・描
方
学 。
Kastellec, Jonathan P., and Eduardo L. Leoni. 2007. “Using Graphs Instead of Tables in
Political Science.” Perspectives on Politics 4: 755–771.
推薦
Gelman, Andrew. 2011. “Why Tables Are Really Much Better Than Graphs.” Journal of
Computational and Graphical Statistics 20(1): 3–7. (A working paper version is available
here.)
参考
Wickham, Hadley. 2010. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer.
参考
Tufte, Edward. 2001. The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire: Graphics
Press.
参考
Yau, Nathan. 2011. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and
Statistics. Indianapolis: Wiley.
参考
Tukey, John W. 1977. Exploratory Data Analysis. Reading: Addison-Wesley.
6/7
政治学方法論 I：講義要綱
可視化・視覚化 II（6 月 29 日)
11.
前回
必読
2016 年 4 月 3 日版
続 。
King, Gary, Michael Tomz, and Jason Wittenberg.2000. “Making the Most of Statistical
Analyses: Improving Interpretation and Presentation.” American Journal of Political Science 44(2): 347–361.
推薦
Leeper, Thomas. 2013. “Making High-Resolution Graphics for Academic Publishing.” Political Methodologist 21(1): 2–5.
12. 線形回帰 II （7 月 6 日）
最小二乗法
線形回帰分析
方法 学
必読
教科書 第 10, 11 章
必読
今井亮佑, 荒井紀一郎. 2013. 「
。
」状況下
業績評価 投票行動.『選挙研究』29(1):
87–101.
推薦
飯田 (2013) 第 3, 4 章
推薦
森田 (2014) 第 4–6, 8, 9 章
参考
Fox, John. 1997. Applied Regression Analysis, Linear Models, and Related Methods. Thousand Oaks: SAGE Publication.
参考
Fox, John, and Harvey Sanford Weisberg. 2011. An R Companion to Applied Regression.
Thousand Oaks: SAGE Publication.
参考
Gelman and Hill (2007) ch.3–4
13. 線形回帰 III（7 月 13 日）
最小二乗法
線形回帰分析
方法 学
。
必読
教科書 第 12, 13 章
推薦
飯田 (2013) 第 3, 4 章
推薦
森田 (2014) 第 10, 11 章
推薦
Brambor, Thomas, William Roberts Clark, and Matt Golder. 2006. “Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analyses.” Political Analysis 14(1): 63–82.
推薦
Krueger, James S., and Michael S. Lewis-Beck. 2008. “Is OLS Dead?” Political Methodologist 15(2): 2–4.
参考
第 12 回
同
14. 線形回帰 IV（7 月 20 日）
前回
続 。
15. 受講生
各受講生
研究発表（7 月 27 日）
、
分析・可視化
成果 発表
。
7/7