2020年度「計量分析(政治)」補助教材

1.   最先端の政治学

2.   Rへのデータ取り込みとクリーニング

3-1.Data Visualization [ 1 ]

3-2.Data Visualization [ 2 ]

4.   記述統計学

5.   推測統計学

6.   t 検定(1 グループ)

7.   t 検定(2 グループ)

8.   変数間の関係性(カイ二乗検定・相関関係

 

  予測(線形回帰)

9.   重回帰分析 1(単回帰と重回帰) Exercise 1

10. 重回帰分析 2(ダミー変数)

11. 重回帰分析 3(交差項ー連続変数 X カテゴリカル変数)

12. 重回帰分析 4(交差項ー連続変数 X 連続変数)

13. 重回帰分析 5(平均への回帰)

14. 重回帰分析 6(回帰分析がよくわかるシミュレーション)

 

     因果推論(理論)

15. セレクションバイアスと Rubin の因果モデル

16. ランダム化比較試験 (RCT)

 

  因果推論(線形回帰)

17. 重回帰分析 7(ランダム化比較試験: RCT)

18. 重回帰分析 8(欠落変数バイアス: OBV)

19. 重回帰分析 10(コントロール変数の選び方)

20. 重回帰分析 11(回帰不連続デザイン: RDD)

21. 重回帰分析 12(差の差分法: DID)

22. 重回帰分析 13(傾向スコア)

23. 重回帰分析 14(パネルデータ)

 

  予測(非線形回帰)

24. ロジスティック回帰分析

25. ロジスティック回帰分析(交差項ー連続変数 X カテゴリカル変数)

26. ロジスティック回帰分析(交差項ー連続変数 X 連続変数)

27. 最小二乗法と最尤法

 

R と RStudio のインストール方法の解説 (Yuki Yanai)

Rでのプログラミング基礎

・統計モデリング

確率論の基礎

総選挙データの可視化

データスクレイピング(AKB48総選挙、2017総選挙データ)