人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies
SOC200HA(社会学 / Sociology 200)社会統計論Statistics for Social Science
藤本 隆史
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 | C2207 |
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2/Tue.2 |
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 | 2~4 |
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) |
展開科目 コース共通科目 |
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Outline (in English)
In this class, you will learn the basics of statistics, which include how to read and use data. Also, the basics of data analysis will be introduced, using statistical software, such as Excel.
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
社会では様々な統計調査が行われており、その結果が報告されているが、この講義では、社会統計の基礎として、調査結果の読み方や利用の仕方とともに、実際に統計ソフトを使ってデータの集計・分析の方法を学習する。
到達目標Goal
調査計画からデータ分析に至るまでの統計調査における一連のプロセスを理解する。データ分析においては、クロス集計の方法など基礎的な統計処理の手順を習得する。分析の目的(何を比べているのかなど)や分析の意味(どのようにしてその分析が行われているのかなど)を理解した上で適切な集計・分析を行えるようになることを目標とする。
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. )
毎回、オンラインで授業資料を配布し、指示された課題に取り組んで提出してもらう。リアルタイムの講義は行わない。データの集計・分析には、エクセルを用いる。基礎的なデータ処理の手法を中心とし、高度な統計処理は行わない。学期末に確認テストを実施する。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.)
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
※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:講義ガイダンス
授業概要の説明を行う
第2回:社会統計とは何か
社会統計の種類や、政府統計など既存の統計データの探し方や利用方法などを学ぶ
第3回:データとは何か
データの種類や、統計データの収集方法(手順)などを学ぶ
第4回:基礎統計
平均値や標準偏差など記述統計の算出方法を学ぶ
第5回:確率分布および統計的推定について
確率分布の考え方と、標本統計量による母数の推定(点推定・区間推定)の考え方を学ぶ
第6回:統計的検定について
統計的検定の考え方を理解する
第7回:クロス集計表の作成
クロス集計の考え方と作成方法を学ぶ
第8回:カイ2乗検定
クロス集計表を使った離散変数間の検定や関連の測定方法を学ぶ
第9回:平均値の差の分析(1)t検定
独立変数の値が2値の平均値の差の分析方法(t検定)を学ぶ
第10回:平均値の差の分析(2)分散分析
独立変数の値が3値以上の平均値の差の分析方法(分散分析)を学ぶ
第11回:相関係数
連続変数間の関連の測定と分析方法を学ぶ
第12回:回帰分析
連続変数間の因果関係の分析方法を学ぶ
第13回:集計結果のまとめ方
集計結果を利用・加工する方法を学ぶ
第14回:まとめ
統計データの収集から分析に関する手順などを復習する
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
講義時に適宜紹介する。
参考書References
向後千春,2007,『統計学がわかる : ハンバーガーショップでむりなく学ぶやさしく楽しい統計学』技術評論社.
その他、講義時に適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の授業資料で指示した課題の提出を求める(60%)。また、学期末に統計調査のプロセスやデータ分析に関する確認テストを実施する(40%)。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
分析手法の理解と習得のために、より多くの具体的な分析作業を行う。
関連の深いコース
履修の手引き「D.6 専門科目一覧・コース関連科目表」を参照してください。
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。