現代福祉学部Faculty of Social Policy and Administration
PRI100JB（情報学基礎 / Principles of informatics 100）データの収集と分析ⅠData collection and analysis Ⅰ
澤岡 詩野Shino SAWAOKA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 現代福祉学部Faculty of Social Policy and Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | N0321 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 火2/Tue.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 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 | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2021年度以前）Category (~2021) |
福祉コミュニティ学科 総合教育科目 情報・調査系科目 |
| カテゴリー（福祉コミュニティ）Category (Department of Community Development) | |
| カテゴリー（臨床心理）Category (Department of Clinical Psychology) | |
| カテゴリー福祉コミュニティ学科（2020年度以前入学者）Category福祉コミュニティ学科 (~2020) | |
| カテゴリー福祉コミュニティ学科（2021年度以降入学者）Category福祉コミュニティ学科 (2021~) | |
| カテゴリー臨床心理学科（2020年度以前入学者）Category臨床心理学科 (~2020) | |
| カテゴリー臨床心理学科（2021年度以降入学者）Category臨床心理学科 (2021~) |
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Outline (in English)
In town planning and welfare workshops, opportunities to present presentation as evidence will increase more and more.
The purpose of lecture is to learn "how to collect correct data" and "how to analyze".
We do not handle difficult statistical analysis in the lecture. In the lecture, you will learn how to view the data correctly and show the data simple.
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
まちづくりや福祉の現場での実習，卒業研究や就職活動，これからの仕事の現場では，自分の想いや考えを数値という根拠を示しつつ，プレゼンテーションする機会がますます増えていきます．
データの収集と分析Ⅰでは，貴方が発信したいことを証明するための正しい「データの収集の方法」と「分析の方法」を学ぶことを目的とします．
講義で扱うのは難しい統計解析ではなく，基本に立ち返り，正しくデータを見ること，データをシンプルに見せる方法です．
到達目標Goal
簡単に使える統計ソフトの普及で，誰もが高度な（にみえる）分析ができる時代になりつつあります．
そんな時代に求められのが，データを正しく見る目，氾濫するデータに騙されない目といえます．
これは今後，業種に関わらずすべての仕事で求められ，生活者としても持っておかなければならない能力といえます．
この講義では，データの収集方法からエクセルでできる基本的な分析までを実習形式で体験することで，データを正しく使える目を養うことを到達目標としています．
これに加え，Ⅱでは集めたデータをわかりやすく見せるプレゼンテーション技術を学びます．ⅠとⅡを併せて受講することを強く推奨します．
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. ）
前半は，正しいデータ収集の方法を学びながら，「法政大学の学生生活実態調査」を題材に，より有用な質問文や選択肢の作り方を考えます．
後半は，実際に作成した「生活実態調査」でアンケート調査を実施して収集したデータを使い，基本となる分析方法と結果の見せ方を学びます．
また，各授業の最初には「今日の気になる数字」と題し，最近の社会を騒がすデータを紹介し，データの集め方や見せ方の問題点をお話しします．
課題に対しては、授業内やHoppii等を活用してフィードバックを行う予定にしています.
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。
第一回目：ガイダンス
授業の意図，進め方について説明．受講者が講義で取り組みたい内容についても意見交換．
第二回目：データの落とし穴を考えてみよう！
世の中に氾濫するデータを例に，読み取る際に気を付けるポイントを学ぶ．
第三回目：アンケートを失敗しないためのデータの集め方とは？
データ収集の代表的な調査であるアンケートの「サンプリング」について学ぶ．
第四回目：アンケートを失敗しないための言葉の使い方とは？
データ収集の代表的な調査であるアンケートの「ワーディング」について学ぶ．
第五回目：アンケートを作成してみよう！
正確なデータを収集するための調査票の作成方法を学ぶ．
第六回目：プレ調査でアンケートの完成度を高めよう！
質問文や選択肢の妥当性を検討する方法を学ぶ．
第七回目：アンケートを実施してデータをつくってみよう！
アンケートの実施から，分析するためのデータシートのつくり方を学ぶ．
第八回目：データをクリーニンしてみよう！
分析にむけてデータを加工する方法を学ぶ．
第九回目：データの特徴を数値で現す方法を学ぼう！
Jリーガーの年棒データを使い，「代表値」の考え方，使い方を学ぶ．
第十回目：データの特徴を数値で伝えてみよう！
第八回目までに収集したデータを使い，「代表値」への理解を深める．
第十一回目：データの特徴をビジュアルで現す方法を学ぼう！
Jリーガーの年棒データを使い，グラフなど，「視覚的」に数値の特徴を見せる方法を学ぶ．
第十二回目：相手を意識したビジュアル表現の方法を学ぼう！
Jリーガーの年棒データを使い，「対象に応じた」グラフの見せ方を学ぶ．
第十三回目：データの特徴をビジュアルで伝えてみよう！
第八回目までに収集したデータを使い，「ビジュアル」で表現する方法への理解を深める．
第十四回目：レポートで結果を発信する
第三者に簡潔に結果を伝えるための「レポートのまとめ方」を学ぶ．
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.)
宿題は出しませんが，毎回の課題を授業内に完成させるための下調べと復習に各2時間程度の時間を確保してください．
併せて，授業外でネットやテレビのニュースを見るときには，常に「どうやって集めたデータなのだろう？」「どういう分析をしたのだろう？」と疑ってかかることを繰り返して下さい．世間に氾濫するデータや情報をそのまま受け入れない正しい目を養うことができます．
テキスト（教科書）Textbooks
授業中に資料を配布します．
参考書References
必要に応じて，適時，紹介します．
成績評価の方法と基準Grading criteria
試験は行いません．
講義への出席(50%)，講義内で行う課題の提出(30%)，最終のプレゼンテーション(20%)で総合的に評価します．
課題は講義時間内にできた範囲の成果物を提出してもらいます．
原則的に講義で自分の頭で考え，課題として提出することが必須になります．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
何が学びたいのかを受講者のみなさんと意見交換し，授業のなかに加えていきたいと考えています．リクエストをお待ちしています！
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
実習室のパソコンを使いますので特に準備すべき機器はありません．普段使っているパソコンを使いたいという希望がある場合は相談して下さい．
その他の重要事項Others
Ⅱでは，Ⅰで習得したことをより的確に相手にプレゼンテーションするための方法を学びます．ⅠとⅡは連続で履修することを強く推奨します．