社会学部Faculty of Social Sciences
SOC300EB, SOC300EC（社会学 / Sociology 300 , 社会学 / Sociology 300）統計調査法Statistical Research Methods
斎藤 友里子Yuriko SAITO
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 | LB026 |
| 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5/Wed.5 |
| 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) | 【成績優秀者の他学部科目履修制度で履修する学生への案内】履修年次は2～4年 |
| 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)
Students will learn the basics of quantitative analysis. In doing so, they should understand the logic and method for statistical hypothesis testing.
The goal of this course for you is to know how to grasp statistical distribution, how to make basic statistical inference on population, and how to construct and test a research hypothesis.
To accomplish this goal, you are expected to study class materials and finish required assignments. Expected study time for each class is about four hours.
The overall grade will be decided based on the performance on the assignments (100%).
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
量的データ分析の基礎，社会調査から得られた量的データを分析する際に必要となる基本的な考え方と方法について学ぶ．これを通して，統計学の基礎知識を身につけ，初歩的な仮説検証の手法や考え方を理解することをめざす．
到達目標Goal
社会調査から得られた量的データを分析するための基礎知識を習得する．データの分布をどのように把握するか，標本をもとに全体に関する情報をどのように推測するか，自らの仮説をどう検証すればよいかが「わかる」ようになること．
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・DP6・DP9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. ）
講義による．学習支援システムを活用して課題を解き，必要なフィードバックを確認することで理解を深める．授業の展開によって，授業計画の若干の変更がありうる．
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：対面/face to face
※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[対面/face to face]：イントロダクション
授業の内容と目的について概説する
第2回[対面/face to face]：代表値と測度・分布の記述
データの測度がどのように分析と関連するかを概括する
第3回[対面/face to face]：確率の考え方
確率の概念を説明する
第4回[対面/face to face]：確率分布について
統計分布について説明する
第5回[対面/face to face]：統計的推測(1)：推測統計の基本
母集団と標本，そして統計的推定との関係について論じる
第6回[対面/face to face]：統計的推測(2)：統計的仮説検定の考え方と平均値の検定
平均値の検定の学習を通して統計的仮説検定の考え方と実際を学ぶ
第7回[対面/face to face]：「差がある」とはどういうことか
平均の差の検定・比率の差の検定について学ぶ
第8回[対面/face to face]：２つ以上の平均の差の検定
分散分析について説明する
第9回[対面/face to face]：クロス集計(1)：解釈のしかた
クロス表の「読みかた」を学ぶ
第10回[対面/face to face]：クロス集計(2)：検定と関連の指標
クロス表について，検定と関連の諸指標を概説する
第11回[対面/face to face]：変数のコントロール
変数のコントロールの考え方について説明する
第12回[対面/face to face]：相関係数と回帰係数
相関係数の性質と解釈，回帰係数との違いおよび関連について説明する
第13回[対面/face to face]：重回帰分析
重回帰分析について紹介する
第14回[対面/face to face]：まとめ
授業のふり返りを行う
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.)
配布する講義資料を読んで復習すると共に，出された課題に取り組む．本授業の準備学習・復習時間は各2時間を標準とする．
テキスト（教科書）Textbooks
教科書は特に指定しない.
参考書References
ボーンシュテット＆ノーキ『社会統計学』ハーベスト社，1990．
ほか授業中に適宜指示．
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常レポートにより評価する（100%)．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
時間の許す範囲で，授業中に問題を解説する時間を増やす．
その他の重要事項Others
配布する教材に沿って授業を進める．受講生に数学の予備知識は必要ではないが，出された課題を着実にこなす努力は必要となる．