情報処理3(データとの対話)
　10/17日分講義への意見・質問

Q: 今日提出した レポートのテーマを変えたいです ４月病 でとってしまいましたが 情けないことにならない様にしたいです １次データ＝アンケートと誤解していました

→ 3分で報告して下さい。その程度の内容でよいですが、なるべく具体的にして下さい（個別には返却したレポートも参照）。

　なお、テーマの変更は自由です。私への連絡もいりません。

Q:あと質問があるのですが、独立変数の考え方がよく分かりません。どうしても基準変数や他の独立変数に影響力がありそうにおもえて設定できません。その辺のことを教えてください。
→基準変数というのは、y=ax+bのyのことだと考えて返答します。

　ここでいう独立変数とは 基準変数（回帰分析の場合には従属変数、被説明変数とも呼ばれる）に影響を与える変数のことです。よって基準変数に影響を与えると考えられる変数でなければ意味がありません。

　また、独立変数が複数ある場合には、データを用いて推定するときには異なる独立変数間での相関は低い方がよいのですが、理論もしくは仮説の段階ではこのことはあまり考えずに仮説を設定してもよいでしょう。

　例　情報探索量についての仮説

　（仮説1）製品カテゴリについての関与の高さと情報探索量との間には正の相関がある（こだわりがある程、情報を探索する）。

　（仮説2）製品カテゴリについての知識と情報探索量との間には負の相関がある（知識があるほど情報を探索する必要がないので探索量が少なくなる）

　つまり、情報探索量に影響を与えそうな変数として「関与」「知識」に注目し、それぞれについての仮説を設定したわけです。

　これらの仮説を実際に検定するためには次のようなモデルで推定を行うことが必要になります。

　　情報探索量=β1製品カテゴリについての関与+β2製品カテゴリについての知識

　しかし、関与と知識との間にはかなり高い相関がある場合が多く、そのような場合には推定が難しくなります。

　推定については仮説の設定とは別の次元の問題ですから、仮説の構築の段階では独立変数間での相関は無視して、基準変数に影響を与えそうな変数を考えてください。

　進度については学部の講義なので仕方ないでしょう。大学院生なのだから大学院での高度な講義を受講するほうがよいのでは？下のような意見もありますしね。
　

Q: ちょっとわからなくなるとついていくのが大変です。
Q: 結構ちょうどいいペースなので、うれしいですね。このままがんばってついていきます。 捨てないでくださいね。

→落ちていかないで下さい。

Q: 前回、（１０／３）内定式のため出席できず、少し遅れてしまったような気がしましたが、今日の抗議はよく分かりました。 パソコンを使った分析など始めてなので、専門用語など簡単に説明していただければ幸いです。

Q: ここまでの授業でSASを扱ってはいるのですが、すでにできているプログラムを実行することが主なので、いまいち理解が深まっていません。自主研究でデータを分析する時にうまくSASを使えるかどうか不安なのですが。ちなみに今日はあまり授業についていけませんでした（SAS）
→ わからないときは質問して下さい。

　プログラムについては必要最小限しか教えませんので、より詳しく知りたい人は参考文献に挙げたものを参照して勉強して下さい。


Q: これまでゼミで何度かコンピューター分析をやってきましたが、よく分からないでプロシジャー文をうっていることが多かったので今日の授業で少し分かった気がします。しょうかだいでは、社会的指標によってとしごとに分類するという分析を行うのですが、どのような都市をデータとして扱うかなやんでいるところです。
→よくわからないで打って、解釈はできたのでしょうか？ ランダムにいくつかサンプルして下さい。


Q: フロッピーがなくても分析ができる方法が分かりました
→ これについては説明しませんが、プリントもしくはホームページ（SASについて）をみると多分わかると思います。


Q: 今日の講義を受けて、ようやく自分のやっていることが分かりました。分かりだすと、とても面白くなりますね。SASはすばらしい！ただ、講義の前半は説明ばかりで、正直言って理解に苦しむ部分もありました。後半、実際にやってみて、今日の講義全体が理解できました。できれば、説明だけで前半を終えるような事のない講義を希望します。 プリント忘れた為、先生の質問に答えられなかったのがとても残念です。変数名や変数の意味している部分がプリントがない為分からず、表の見方など全て分かっていたのに貝になっていました。今後忘れないようにします。
→変数名などについては、ホームページ（10/3分）にも入っています。

Q: 今日は途中でつまったところがあり、そこから立ち直るのに時間がかかりました。 でも、なんとか最終的にはついていくことができました。分かってくると講義ってお もしろいと感じるのですが、分からなくなると自分が取り残されたような気分になり、 結構孤独感があります。しかし、そのような緊張感の中で講義に集中して参加でき るということに私は充実感を感じます。
→ いろいろな楽しみ方がありますね。


Q: 後半の講義が面白かったのに対し、前半は予習してくればすむ部分が多く、やや冗長であったと思います。ページを指定して、予習を求めてはどうでしょうか。その方が、理解もすすみ、質問もしやすいように思うのですが。 それから、私事ですが、次回は残念ながら出席ができません。友人に聞いてフォローするつもりですが、ＥＸＣＥＬでのデータの作り方、読み込み方などの必須の部分については、その次の講義で復習をしていただけると助かります。
→ スケージュルは明示されているので予習したければしてきて下さい。私事で出席できない人のために復習するという冗長な授業はしたくないですね。あまえないでね。

Q: （古くなった） 赤いマーカーと文字が少々読みづらいので、きれいに板書してくれるとありがたいです。 あと、ファイルの名前とかをはっきり聞き取れない場合がありますので、それも出来れば板書してくれるとうれしいです。 ナンバーズという少々やりづらいと思われるテーマで取り組みますので、いろいろ質問すると思いますがよろしくお願いします。
→ そうしたいと思いますが、読めないときは言って下さい。


Q: SASのプログラムのしくみはおおよそ理解できたが、 データーファイルが数値だけの羅列であるのに、 なぜSASのプログラム上で変数名を指定すると特定の行（または列）を呼び出せるのか わからない。データファイルの他に何か存在しているのでしょうか？？ （あまりに稚拙な質問かもしれないが） 来週の課題で，UNIX上でグラフをレポートに貼り付ける方法がわかるかどうか.... その点、日ごろ使い慣れているWindowsの方が使いやすく感じる。
→ SASデータセットの中身がリレーショナルデータベース形式になっているのか、それとも固定された形式なのかは私も良く知りませんが、データの行、列とサンプル番号、変数名との対応表がどこかに入っているのでしょう。

　UNIX版については使ったことがないので楽しんで下さい。

Q: 前回、遅い時間にアンケート回答をしようとしたら、ウエッブページが開けませんでした。 もう出席扱いにはなりませんでしょうか。出席は評価点の５％だけですけど、それでも出席点がほしいです。
Q: 日提出のレポートの考えがまとまり次第遅れて提出させてください。なるべく早めに提出します。これから気を付けます。それから、前回のアンケートですが、送れなかったため、プリントアウトしてしまいました。次回にでも提出したほうがいいのでしょうか？
→ 入力するのが遅くて送信できなかったのでしょうか？授業終了後30分後にはサーバーをOFFするので早く入力して下さい。