📊 対象級：1級 | 重要度：B（標準）
人文科学分野ハブ ── Phase 9
この分野の位置づけ
1級「統計応用」で人文科学を選択する受験者向けの固有手法ハブです。心理学・教育学・社会調査などで扱う**質的データ（カテゴリ・順序）と、直接観測できない潜在変数（態度・能力・特性）**の分析が中心になります。本テキストは体系化のため、選択分野にかかわらず4分野すべての基礎を押さえます。
- 土台は Phase 6 多変量解析：因子分析（因子分析）・主成分分析（主成分分析（PCA））・多次元尺度構成法（多次元尺度構成法（MDS））・判別分析（判別分析）が前提。本章はこれらを人文科学の文脈で拡張・再構成します。
- 2つの柱：(1) 質的データの数量化（カテゴリに数量を与えて多変量解析にかける：数量化理論・コレスポンデンス分析）、(2) 潜在変数モデル（観測変数の背後にある構成概念を測る：構造方程式モデル・項目反応理論・潜在クラス分析）。
- 用語：数量化理論は林知己夫による日本独自の体系で、西洋の多変量手法と1対1の対応関係があります（本章で対応を明示）。
- ⚠️ 範囲・配点は改訂されうるため要最新確認。典拠は 2015.5.8版出題範囲表（
curriculum/grade1_oyo_hani_reference.md）。
トピック一覧
- 数量化理論（I〜IV類） 質的データの数量化（I〜IV類）。重回帰・判別分析・コレスポンデンス分析・MDSへの対応
- コレスポンデンス分析 分割表の行・列カテゴリを散布図に布置。数量化III類と同等
- 構造方程式モデル・パス解析 潜在変数間の因果構造を共分散構造で推定（SEM）
- 項目反応理論とテスト理論 テストの信頼性・妥当性（古典的テスト理論）と項目反応理論（ICC・困難度・識別力）
- 潜在クラス分析 潜在的なカテゴリ（クラス）で個体を分類。EM（08-05）と接続
共通・関連ドメイン
- 1級「統計応用」（Phase 9 目次） 統計応用ドメインの全体地図（共通＋4分野）
- 多変量解析（Phase 6 目次） 多変量解析（因子分析・主成分分析・MDS・判別分析の本体）
- カイ二乗検定（適合度・独立性） 分割表・カイ二乗（コレスポンデンス分析の土台）
- 一般化線形モデル（ロジスティック・ポアソン回帰） ロジスティックモデル（項目反応理論のロジスティックモデルの土台）
- 統計的因果推論・傾向スコア 構造方程式モデルの因果解釈と接続