人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies
PRI100HA（情報学基礎 / Principles of informatics 100）統計とデータ分析Introduction to Statistics and Data Analysis
小林 信彦
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | C2809 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 金4/Fri.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー（一般・総合型選抜、編入学試験入学者）Category | |
| カテゴリー（社会人RSP入試入学者）Category | |
| カテゴリー（2022年度以前）Category (～2022) |
リテラシー科目 スキルアップ科目 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
This course is to learn the fundamentals of statistics and data processing methods.
Excel will be used in this course.In the earlier stage of this course, we master the utilization techniques of it.
After that, we learn descriptive statistics (mean, median, mode, variance, standard deviation, and so on) , correlation, regression analysis and fundamentals of inferential statistics.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
表計算ソフトExcelを用い、統計学の基礎とデータ分析手法を学び各種データの扱いを理解する。
平均値や最頻値、中央値、分散、標準偏差といった基本統計量について理解し、相関分析や回帰分析、推計統計の基礎とデータ処理について学ぶ。また、統計資料の検索や活用の手法についても演習を行う。
到達目標Goal
本科目ではExcelを利用し、統計的知識に基づき環境や社会、経済その他幅広いデータの分析・活用を行える力を身につけることを目標としている。
・統計的な知識を身につける。
・各種情報・データを収集し、活用可能な形にデータ処理ができる。
・Excelを用いて基本的な統計処理ができる。
・Excelの基本的・応用的な活用を行い、データの表現ができる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義と実習で授業を進める。
実習と課題の作成を通じてデータ処理能力を身につける。
課題の提出は授業支援システムを通じて行う。課題提出後の授業、または学習支援システムにおいて、提出された課題からいくつかポイントを取り上げ、全体に対してフィードバックを行う。大学の行動方針レベルの変更に応じた授業形態の詳細は学習支援システムでお知らせします。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回：ガイダンス
授業の概要・評価について、スキルレベルの確認
各自の情報環境について
第2回：実習環境について
情報実習室や学内の情報システム、授業支援システム等の利用の仕方、注意点
第3回：Excel演習1
Excelの基本の確認
表の作成と演算/相対参照と絶対参照/グラフ作成
第4回：Excel演習2
各種関数の利用
基本的な関数の確認/条件分岐と複雑な条件判断/端数処理
第5回：Excel演習3
データベース機能
Excelのデータベース機能/検索関数
第6回：Excel演習4
Excel応用
データの操作/グラフの応用
第7回：データの検索と活用1
環境・社会・自然等の分野における各種データの検索と活用
第8回：データの検索と活用2
取得したデータの加工・編集/オープンデータ
第9回：統計基礎1
記述統計と推測統計/代表値について（平均値、中央値、最頻値等）
第10回：統計基礎2
散布度・値のばらつきについて（偏差、偏差平方和、分散、標準偏差、レンジ、変動係数等）
第11回：統計基礎3
値のばらつき（正規分布について）
第12回：統計基礎4
相関分析と因果関係/回帰分析
第13回：統計基礎5
推測統計/母集団と標本/信頼区間など
第14回：統計基礎6
統計的検定（仮説と検定、有意水準等）
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
毎回の講義で紹介される資料等を使用して必ず予習・復習をすること。
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
テキストは使用しない。必要に応じて資料を配付する。
参考書References
必要に応じて参考書もしくはWebサイトを紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
試験は行わず、100%課題で評価する。
課題は内容ごとに提示するので確実に提出すること。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報実習室を使用する。
日常的に使用できるパソコン・ネットワーク環境があることが望ましい。OSやアプリケーションのバージョン等は必ずしも実習室環境と同じである必要はない。
資料配付・課題提出は授業支援システムを通じて行う。
その他の重要事項Others
初回講義時にユーザ ID、パスワードが利用できるようにしておくこと。 この授業では情報実習室を使用するため、受講者数に制限を設けています。受 講申し込みについては履修の手引きを参照ください。
実務経験のある教員による授業
本科目は、「実務経験のある教員による授業」に該当しません。