経済学部Faculty of Economics
PRI200CA（情報学基礎 / Principles of informatics 200）コンピュータによるデータ解析ＡComputer Data Analysis A
宮脇 典彦Norihiko MIYAWAKI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | K6088 |
| 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 | 火3/Tue.3 |
| 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 | |
| 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（2015年度以前入学生） | 専門教育科目 |
| カテゴリー（2016年度以降入学生） | |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
We learn and acquire basic methods of data analysis such as creation of tables and graphs, calculation of basic statistics, and confirmation of relationship between two variables.
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
統計学の基本的な考え方に基づき，図やグラフを描き，基本統計量を計算し，2つの変数の間の関係を確認するなどの，データ解析の基本的な手法を身につける。
到達目標Goal
数値データおよびカテゴリーデータの基礎的な解析手法を学習し，実際にアンケート調査を実施することで応用力を身につける。
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、経済学科は「DP6」「DP8」「DP9」に関連。国際経済学科・現代ビジネス学科は「DP6」「DP9」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. ）
授業は実習形式で行います。Windows上で“SPSS”という統計解析用のソフトウェア用いてデータの集計・作表や解析を行いますので，Windowsの操作ができることが履修の前提となります。
実習として４～５人のグループを作り，ある団体から依頼されたというシナリオの下に，アンケート調査を企画します。秋学期の「コンピュータによるデータ解析Ｂ」でこのアンケート調査を実施し集計・分析するので，必ず同一年度に併せて履修してください。（コロナ対策のためオンラインで授業を行う場合は，自宅等からネットワークを通じてSPSSに接続し，アンケート調査はZoom等を用いて学生間で協力して作業を進めていくことになります。）
課題やアンケート調査については，授業中もしくは授業支援システムを通じてフィードバックします。
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：概説
データ解析と統計ソフトの概説
第2回：尺度構造と入力
変数の尺度構造・データの入力方法
第3回：データの加工
新しい変数の作成，ソーティング
第4回：数値データの解析（1）
入力とグラフ化
第5回：数値データの解析（2）
基本統計量とは
第6回：数値データの解析（3）
基本統計量を求める
第7回：数値データの解析（4）
２つの変数の関係
第8回：ｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀの解析（1）
入力と加工
第9回：ｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀの解析（2）
集計とグラフ化
第10回：ｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀの解析（3）
２つの変数の関係
第11回：ｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀの解析（4）
多重回答データの処理
第12回：アンケート調査（1）
基本設計
第13回：アンケート調査（2）
詳細設計
第14回：小テスト・アンケート調査（3）
パイロットサンプルによる最終設計
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.)
テキストの予習・・・１時間
SPSSの復習・・・・１時間
演習課題・・・・・・２時間
テキスト（教科書）Textbooks
宮脇・和田・阪井著 『SPSSによるデータ解析の基礎（改訂版）』 培風館，2011年
参考書References
テキストに必要な参考書は指定してあります。
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点（30％）
レポートとアンケート調査設計（30％）
小テスト（40％）
※コロナ対策のためオンライン授業になる場合は，上記の小テストをレポート課題に変更します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
毎回新しい手法を学ぶので大変だという声が多いので，必ず前の週の復習を２０分ほどかけて行っています。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
実習室に設置されたパソコンを使用します。自宅から作業を行う場合には，パソコンとネットワーク環境が必要です。