社会学部Faculty of Social Sciences
PRI100EA（情報学基礎 / Principles of informatics 100）統計学ⅠStatistics I
鈴木 麻美Mami SUZUKI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 社会学部Faculty of Social Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | L0080 |
| 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 | 水4/Wed.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 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 | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリーCategory | 講義・実習科目 |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022～) | |
| カテゴリー（2018～2021年度入学者）Category (2018～2021) | |
| カテゴリー（2017年度以前入学者）Category (～2017) | |
| コース・プログラム名Course/Program name |
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Outline (in English)
As a method of data analysis, statistical analysis is widely used in the social science, the humanities and in many other field.
However, in fact many of the statistical analyzes are "incorrect". Therefore, this lecture aims to understand the basics of descriptive statistics and the basic statistical analysis.
The purpose of this lecture are learning a descriptive statistics and must prepare and review first step of inference statistics. Every students completely. Grading will be determined by 3 times examinations.
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
データの分析結果の手法として，社会科学・人文科学など広い分野において統計的分析が多く使われる．しかしながら，実際のその統計的分析の中には「正しくない分析」も多い．そこで、この講義では記述統計学の基本の理解と，基本的な統計分析の正しい理解を目指す．
到達目標Goal
記述統計と推測統計の入口までを学ぶ．統計データの代表値および標準偏差をはじめとし，データの散らばり具合を示す指標および複数のデータ分布の相関関係を学ぶ．さらに、この授業に続く統計学Ⅱのテーマである推測統計学の中の代表的なデータ分布である正規分布について学ぶ．
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?
社会学部のディプロマポリシーのうち，DP1・DP2・DP4に関連。 DPについてはこちら https://www.hosei.ac.jp/shakai/info/article-20200325181407/
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. ）
Zoom 授業では、コンピュータを使わずに，各自電卓を用いて例題を実際に計算し，統計数値の導出方法を身につけることを目指す．この科目は、一つ一つの積み重ねが重要であるので，前回までの復習と予習を十分に行うことを前提に授業を進める．授業内で行うテストに関しては、採点した結果を返却し、授業内では問題の解説を行うので、間違えている部分は各自確認し、必ず復習すること．
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.)
なし / No
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
授業形態/methods of teaching：オンライン/online
※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。
1[オンライン/online]：ガイダンスおよび資料の整理
統計学の基礎概念と，講義の進め方および成績評価についての説明および様々なグラフや度数分布表によるデータの表現方法を学ぶ．
2[オンライン/online]：平均値
平均値の意味と，平均を求める方法を学ぶ．
3[オンライン/online]：いろいろな代表値（１）
平均値以外の代表値と，それぞれの特徴について学ぶ．
4[オンライン/online]：いろいろな代表値（２）
度数分布表から代表値を求める
5[オンライン/online]：データの散らばり具合（１）
データの散らばり具合を表すいくつかの値について学ぶ．
6[オンライン/online]：データの散らばり具合（２）
分散および標準偏差を学ぶ．さらにTスコア（偏差値）に関して学ぶ．
7[オンライン/online]：相関関係
２種類のデータについて，互いの関係性の有無についての判断方法を学ぶ
8[オンライン/online]：回帰分析
関係性を持つ２種のデータについて、その関係を表す関数を学ぶ．
9[オンライン/online]：全数調査と標本調査
調査の対象による２通りの方法について学ぶ．
10[オンライン/online]：正規分布と確率変数
正規曲線と正規分布の概念を導入し、確率変数と確率密度関数について学ぶ．
11[オンライン/online]：標準正規分布
標準正規分布における確率について学ぶ．
12[オンライン/online]：まとめ
前回までの講義のまとめ。
13[オンライン/online]：課題作成
これまでの講義をもう一度振り返り、重要な点に関して、もう一度確認をする。
14[オンライン/online]：課題提出
これまでの講義に関してのまとめと課題を提出．
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.)
この科目は，一つ一つの積み重ねの学問であるので，授業前には教科書とノートで前回までの復習と予習を十分に行うことを前提として授業を進める．毎回の授業の予習復習は、通常合わせて4時間程度と考えるが、それ以外に試験の準備としては、授業の時間以上に十分な準備を要すると考える。しっかりと自主学習をしなければ、試験で得点をすることは難しいだろう。
テキスト（教科書）Textbooks
「看護学系の 統計入門」 水野恭之 著, 培風館
参考書References
「確率統計序論」 土井誠 他 著, 東海大学出版
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業内テスト(50%)・期末試験(50%)により評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
ノートを書くことと課題への取り組みにより「学力が身に付いた・スキルが身に付いた」という回答が多かった．「もっと難しいテキストで応用を学んでみたい」と意欲的な学生も居たが，この場合は統計学Ⅱの履修を勧める．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
平方根（√）の計算が可能な関数機能の無い電卓。