2022 Summer Workshop #01
2022 夏 数学ワークショップ＃１：
行列でわかる回帰分析・因子分析（トップダウン型学習）
行列でわかる回帰分析・因子分析（トップダウン型学習）
2022 夏 数学ワークショップ＃１：行列でわかる回帰分析・因子分析（トップダウン型学習）
本企画では、トピックとしては、心理統計学の基礎的項目である回帰分析と因子分析を対象に、その理解に必要な数学的教養を学んでいきます。トップダウン型アプローチ（伝統的な講義形式）を採用し、模擬講師は、心理学と数学の双方に造詣が深い、小杉考司先生 (専修大学) に担当していただきます。基本をオンライン形式にしつつ、一部参加者は対面可能な会場からの共同参加を予定しています。より詳しい背景はこちら。
ワークショップ当日は、趣旨説明の後、高校から大学理系初年度までの数学カリキュラムのうち、回帰分析・因子分析の理解のために必要な線形代数の基礎を講義いただきます。これらの学習を通じて、回帰分析と因子分析を行列で理解し、ランク落ちや多重共線性の問題など，実践上の問題点が線形代数ではどのような意味があるかを知ることを目指します。
2003年関西学院大学社会学研究科単位取得退学，2005年学術振興会特別研究員をへて，2007年より山口大学教育学部講師，2018年から専修大学人間科学部。専門は社会心理学，心理統計。著書は『心理学データ解析基礎: RとJASPで学ぶ楽しい心理統計の世界』『データ解析応用: RとStanで学ぶフリーで楽しい心理統計の世界』(自費出版), 『言葉と数式で理解する多変量解析入門』(北大路書房),『ソシオン理論入門―心と社会の基礎科学』(共著, 北大路書房) など。
日時
８月１９日 (金) 、８月２０日 (土)、８月２１日 (日) ９時〜１８時
方式
講義はハイブリッド形式で行います。小杉先生は慶應義塾大学三田キャンパスで講義をし、その様子をZoomにて配信します。また、国内各地にサテライト会場（詳細未定・要申し込み）を設ける可能性があります。
内容：回帰分析と因子分析を行列で理解しよう
以下の内容を3日に分けてやります。
1. 行列の基礎
2. 行列とデータ
3. 行列と方程式(2,3 コマ分)
4. 空間的理解
5. 空間の基底
6. ベクトルの分解
7. データの空間
8. 固有値と固有ベクトル
9. 因子分析モデル
10. SEM と行列
小杉先生からの注意事項
想定される受講生の水準
連立方程式が解ける人
方針
とにかく手を動かす。ノートテイク，練習問題など。
テキストは最小限にし，講義中に見ない，あるいは事後的に確認する程度。板書のスピードで理解する。
主催者からの注意事項
この企画の内容は、論文やブログ等の形でまとめ、発表する予定です。
《リアル会場でのコロナ対策》
マスクを着用してください。特に発言する際は、鼻と口を正しく覆ってください。
他の人と距離をとってください。
お菓子や飲み物は各自でご準備ください。黙食をお願いします。
参加申込みなど
下記フォームからお申し込みください。
＊リアル会場の申込みについては、開催一週間前に締め切らせていただきます。希望者が上限人数を超えてしまった場合には、抽選などで調整させていただくことがあります。ご承知おきください。（リアル会場の申込みは締め切りました。）
＊ワークショップは主催者の一人（平石）の所属先が契約するzoomを用いて行います。申し込み数が契約の上限（500人）に達したところで締め切ります。予めご了承下さい。
＊申し込みされた方にZoomのリンクとDiscordの招待リンクを送ります。
リアル会場
慶應義塾大学文学部（三田キャンパス）
人数上限あり。要申し込み。
サテライト会場
京都大学（吉田キャンパス） （詳細は希望／当選者にお伝えします。）
人数5名限定。要申し込み。（希望者多数の場合は抽選）
既に申し込み済みの方で京大サテライト参加希望の方は、回答を再編集して申し込みください。
問合せ先と中の人はこちら。ワークショップ参加者向けの連絡は、申込時のメールに案内のある discord で行っております。
本企画の実施にあたって慶應義塾大学学事振興基金の助成を受けています。