キャリアデザイン学部Faculty of Lifelong Learning and Career Studies
MAN200MA（経営学 / Management 200）経営統計論B（企業データ）Advanced Statistics B (Business Data)
中野 貴之Takayuki NAKANO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | キャリアデザイン学部Faculty of Lifelong Learning and Career Studies |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | C7263 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水2/Wed.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 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 | 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（新）Category (2019) |
展開科目 選択必修（領域別） ビジネス |
| カテゴリー（旧）Category (2017) |
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Outline (in English)
*Course outline
The aim of this course is to master the basics of statistics. No prior basic knowledge is required.
*Learning Objectives
The goal of this class is to enable students to analyze and interpret large quantitative data on their own. This class will cover descriptive statistics, statistical tests and regression analysis.
*Learning activities outside of classroom
If you are interested in how statistical data is used in the media, it will be useful for your studies. Your required study time is at least 4 hours for each class meeting.
*Grading Criteria
Your overall grade in the class will be decided based on the following.
in class contribution: 30%, short and long reports: 70%.
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
本講義では、大量の経営・企業データを、パソコンを用いて、整理、集約および分析する方法を学びます。Excelの基本操作から開始し、最終的には、統計学における基本的な検定方法および回帰分析まで学びます。使用するデータは、主に利益および売上等の経済・企業データですが、本演習で獲得できる分析方法は、分野に拘わらず、広く役立つちます。
到達目標Goal
統計学の基礎知識を身に付けるとともに、統計を用いた専門的論文を読めるように指導します。高度な統計学は扱いません。あくまで統計分析の基礎を、実践で使えるようになることを目標に置きます。また、経済・経営のデータに精通できるように指導します。
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. ）
情報実習室にて、演習形式にて行います。パソコンを用いた分析ですので、統計分析の楽しさを経験しながら、自然に分析手法が身についていくと思います。また、経済・経営のデータに精通できるようになります。また、レポートの提出を求めていきますが、受講者の意見等は授業内で紹介し、さらなる議論に活用します。
大学行動方針レベルが２となった場合、この授業は原則としてオンラインで行う。詳細は学習支援システムで伝達する。
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。
1[対面/face to face]：ガイダンス
本講義の主題と到達目標を説明する。
2[対面/face to face]：エクセルの基本操作
企業データの処理の基礎として、MS-Excel、統計ソフトRの基本操作について学びます。
3[対面/face to face]：記述統計(1)
中心的尺度（平均、中位数、最頻値）について、企業データを用いて学びます。
4[対面/face to face]：記述統計(2)
ちらばりの尺度（レンジ、分散、標準偏差）について企業データを用いて学びます。
5[対面/face to face]：記述統計(3)
標準化（Z値）について学びます。企業データの大小を相対的に理解できるようになります。
6[対面/face to face]：記述統計(4)
2変量の相関について学びます。企業データの関連性について理解できるようになります。
7[対面/face to face]：回帰分析(1)
単回帰について学びます。企業データを一次関数により理解できるようになります。
8[対面/face to face]：回帰分析(2)
重回帰について学びます。企業データの決定要因を大変量により理解できるようになります。
9[対面/face to face]：回帰分析(3)
ダミー変数、交互作用項について学びます。企業データの決定要因をより詳しく理解できるようになります。
10[対面/face to face]：回帰分析(4)
回帰診断について学びます。企業データの回帰結果を正しく診断できるようになります。
11[対面/face to face]：回帰分析(5)
回帰分析を用いた、研究論文を読みます。企業データを用いた論文を正確に読めるようになります。
12[対面/face to face]：各種検定(1)
平均値、平均差の検定等について学びます。企業データが有意に異なるかどうかについて理解できるようになります。
13[対面/face to face]：各種検定(2)
分散比の検定、カイ二乗検定等について学びます。企業データの分散や比率が異なるどうかについて理解できるようになります。
14[対面/face to face]：各種検定(3)
回帰係数の検定について学びます。企業データの回帰の検定について理解できるようになります。
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.)
さまざまな授業で統計データが取り扱われることが多いと思いますので、それらに関心をもちつつ本講義を受けると、一層効果が高まるでしょう。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
開講時に指示します。
参考書References
開講時に指示します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
①授業における発言、取り組み: 30%
②授業内および期末レポート: 70%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
統計学を理解できてよかったという意見が多いので、引き続き受講者に有用な授業を行っていきます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報実習室で行い、パソコンを用いた演習を行いながら分析手法を身につけていきます。
その他の重要事項Others
・本講義は、「キャリア研究調査法（量的調査）」の実践編という位置づけにあります。新しい上級の知識を獲得するというよりは、基礎を十分に復習し、実践を積んで実際に自分で分析できるようになることが目的です。
・統計の基礎からはじめていくので、「キャリア研究調査法（量的調査）」を履修していない人でも大丈夫です。
・なお、本講義は情報実習室で行うため、履修人数に制限があります。初回の講義には必ず出席してください。履修制限を超えた場合には抽選を行います。