社会学部Faculty of Social Sciences
PRI200EA(情報学基礎 / Principles of informatics 200)統計基礎実習Basic Statistical Analysis Practicum
統計基礎実習Ⅰ
橋本 政樹Seiki HASHIMOTO
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 | LL008-a |
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 | 木1/Thu.1 |
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 | 情報教育基礎 |
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)
(Course outline)
We shall use MS-EXCEL spreadsheet software and statistical analysis software to analyze social survey data.
We will use spreadsheet and statistical analysis software to learn how to collect, organize, analyze, and represent data scattered throughout society.
In spreadsheet software, students will learn specialized operation techniques, and in statistical analysis software, they will experience basic operation. Through this process, we will understand the meaning and methods of statistically handling real data.
(Learning Objectives)
We are able to collect and edit data necessary for social surveys.
We will master the professional techniques of the spreadsheet software MS-EXCEL.
We understand the significance of statistical data and how to analyze them.
(Method(s))
We will use spreadsheet and statistical analysis software to collect, organize, analyze, and represent social research and economic related "data".
At the beginning of the class, we will give an overview of each topic and use sample data for study, followed by the collection and analysis of data according to the topic of each student's choice.Finally, students will learn to present their results or submit an assignment.I'll also provide feedback on submitted reports as needed through presentations and email comments.
(Learning activities outside of classroom)
Before each class meeting, students will be expected to have read the relevant chapter(s) from the text. Your required study time is at least one hour for each class meeting.
(Grading Criteria /Policy)
Grading will be based on reports (40%), presentations (30%), and final assignments (30%).
(Others)
I try to keep in mind useful issues for you who are serious about your future job, personal network, certification (professional business), entrepreneurship, etc.
I intend to raise awareness of practical skills by introducing seminars from time to time by IT professionals and managers who are active in the real world.
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
表計算ソフトMS-EXCEL、統計解析ソフトを使いこなして、社会調査データの分析ができるようになろう。
表計算および統計解析ソフトを利用して、社会に散在するデータを、収集・整理・分析・表現する方法を学習する。
表計算ソフトでは、専門的な操作技法を習得し、統計解析ソフトでは、基本的な操作学習を体験することで、実際のデータを統計的に扱う意味とその方法を理解する。
到達目標Goal
・社会調査に必要なデータを収集し編集できること。
・表計算ソフトMS-EXCELの専門的技法を習得すること。
・データを統計的に扱う意義と分析方法を理解すること。
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,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. )
表計算ソフトMS-EXCELや統計解析ソフトを利用して、社会調査や経済関連の「データ」を、収集・整理・分析・表現する。
授業の最初に各テーマの概要を説明し、サンプルデータを使ってパソコン学習を行い、続いて、各自が選択したテーマに従ってデータを収集・分析する。最後に、その結果を発表するまでを学習する。
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.)
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
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]:ガイダンス
本講座の目的・内容、課題等について説明する。また統計分析の意義を考える
第2回[対面/face to face]:表計算ソフトの操作復習
データ入力・表示形式、数式入力・関数計算・セル参照など、基本的なEXCELの機能を復習する。
第3回[対面/face to face]:表計算ソフトの操作と統計解析ソフトの体験
サンプルデータから、目的に応じたグラフを作成し、見栄えの良いグラフへ装飾する。
第4回[対面/face to face]:データの収集・整理1
様々なデータ収集法と、データの種類とそれらの整理の仕方を学ぶ。
第5回[対面/face to face]:グラフと表の作成
世界統計や政府統計を用いて、度数分布表・ヒストグラム、散布図を作成し、データの特徴を図表で把握する。
第6回[対面/face to face]:データの代表値・散布度
平均値・中央値・分散・標準偏差等の数値尺度を理解し、データの性質を数値で把握する。
第7回[対面/face to face]:従来の統計学の考え方1
ビギナーズラックの原理、超能力の成否、を通じて従来の統計学(記述統計)の概要を学ぶ。
第8回[対面/face to face]:従来の統計学の考え方2
実験の偏り、事象の関係を通じて従来の統計学(推測統計)の概要を学ぶ。
第9回[対面/face to face]:質的データの処理
ピボットテーブルを用いて、クロス集計し、質的データの特徴を抽出する。
第10回[対面/face to face]:相関分析
経済指数や相性診断データを用いて、共分散・相関係数を求め、データ間の関連を見つける。
第11回[対面/face to face]:回帰分析
独立変数・従属変数・回帰係数を学び、回帰式を求める。また相関関係と因果関係の違いを理解する。
第12回[対面/face to face]:多項式・ロジスティック回帰分析
2次関数や対数関数を用いて、非線形の回帰式を求める。また線形回帰式との比較を試みる。
第13回[対面/face to face]:VBAを用いた分析1
VBAを使って、プロシジャを作成し、オリジナル関数による分析を試みる。
第14回[対面/face to face]:VBAを用いた分析2
企業の財務データを用いて、簡単なプログラムによる投資シミュレーションを行う。
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.)
・統計理論の基礎的な学習と、統計ソフトによる実習を行うため、
可能な限り継続的に出席すること。
・各自席に着いたら、PCを操作しながら、実習内容を復習予習すること。
・本授業の準備学習・復習時間は合わせて1時間を確保すること。
テキスト(教科書)Textbooks
プリントおよびWEBの教材を使用する。
参考書References
(参考URL: http://www.toranoko.net/tokei)
成績評価の方法と基準Grading criteria
成績評価は、レポート(40%),発表(30%),期末小テスト(30%)により総合的に判断する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
いくつもの異なった分野のデータを、同じの手法で繰り返し分析する。これらの過程を通して、その統計解析の意義を理解し、分析手法を会得する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
インターネット、表計算ソフト(MS-EXCEL)
その他の重要事項Others
就職、資格取得、起業を真剣に考える人に、有用な課題を心掛けている。
また実社会で活躍するIT系の専門家・経営者のセミナーなども
随時紹介し、実践力への意識を高めるつもりである。