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A（心理データ）Advanced Statistics A (Psychological Data)
片岡 亜紀子Akiko KATAOKA
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 | 2023 |
| 授業コードClass code | C7261 |
| 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 | 月3/Mon.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 情報実習室G |
| 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＞
This course is designed to deepen students' knowledge of statistical surveys while acquainting them with survey procedures, analytical methods, and methods for interpreting results.
＜Learning Objectives＞
Acquire knowledge of statistical data and statistical surveys.
To be able to perform the procedures necessary for surveys, such as questionnaire design, data collection, and statistical processing.
Understand the aims and mechanisms of typical statistical analysis methods.
To be able to select appropriate statistical methods according to the purpose and data.
To be able to accurately describe (interpret) the results of analysis.
＜Learning activities outside of classroom＞
If the practical training is not completed in time, it must be worked on before the next class. The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
＜Grading Criteria /Policy＞
Positive contribution to class and mini-test: 60%.
End of semester report assignment: 40%.
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
この授業では、産業場面をはじめとする様々な場面の実態把握に重要な役割を果たす統計スキルについて学びます。これは各種職業の適性検査、心理テスト、ストレスチェックなどの個人差の把握や安全対策の効果測定、意識調査など職場全体の傾向把握等で活用されるスキルです。実際には、調査対象者の行動データや質問紙等の回答データを集約し、得られたデータに対する統計処理を通じて、仮説の検証や傾向の把握を行っています。このプロセスや、得られた結果の解釈方法等を、講義や実習（excel等のソフトを使用する）を通じて習得します。
到達目標Goal
統計データ・統計調査に関する知識を獲得する。
質問紙の作成・データ収集・統計処理など、調査に必要な手続きができるようになる。
代表的な統計分析手法のねらいや仕組みを理解する。
目的やデータに応じた、適切な統計手法を選択できるようになる。
分析結果を正確に記述（解釈）できるようになる。
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?
デイプロマポリシーのうち、「DP2」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. ）
（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. ）
この授業では、質問紙調査とは何かについて事例を用いながら学習します。その後、質問紙調査のプロセスを統計処理のスキルを含め獲得していきます。まず、調査のデザイン・調査票の作成・データ取得・集計に関する手順を学び、次に、得られたデータの集計方法（例：サンプル数、平均値、標準偏差）のスキルを、実習を通じて獲得し、そこから得られる情報とその解釈を学習します。その後、目的に応じたデータ分析手法を紹介します。
質問紙調査でよく用いられる分析手法として、集団間の比較のための分散分析、変数間の因果関係を把握するための回帰分析、回答者を分類するためのクラスタ分析、質問項目を集約するための因子分析等が用いられており、これら分析手法を学びます。また分析結果の解釈スキルの獲得を通じ、信頼性と妥当性の考え方について学習します。毎回、授業の理解度を確認するためのミニテストを課します。ミニテストの解説や回答に対するフィードバックは、次回の授業の冒頭で行います。
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.)
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[オンライン/online]：ガイダンス
本授業の目的、授業の進め方等についての説明
第2回[対面/face to face]：質問紙調査
質問紙調査の目的や方法・プロセス・データ整理について、事例を用いた説明
第3回[対面/face to face]：相関と因果
二つのデータの関係性についての解説と実習
第4回[対面/face to face]：回帰分析
データの関連性をモデル化する回帰分析を学習
第5回[対面/face to face]：重回帰分析
複数変数を用いた重回帰分析についての実習
第6回[対面/face to face]：平均の比較（１）
回答者集団の差を見出す分散分析を実習
第7回[対面/face to face]：平均の比較（２）
複数の集団間の差を見出す多重比較の方法を実習
第8回[対面/face to face]：因子分析（１）
心理尺度などで用いられる因子分析の解説
第9回[対面/face to face]：因子分析（２）
データを用いた因子分析の具体的な手続きの実習
第10回[対面/face to face]：因子分析（３）
分析のコツや信頼性・妥当性の検証方法の解説
第11回[対面/face to face]：信頼性と妥当性
調査手法や分析結果の質の解説
第12回[対面/face to face]：クラスタ分析
回答者の分類方法であるクラスタ分析の解説と実習
第13回[対面/face to face]：データの解釈
得られたデータの解釈に関する解説
第14回[対面/face to face]：まとめと今後の展望
本授業で学習した内容の振り返り
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.)
実習が時間内に終了しなかった場合、次回の授業までに取り組んでおく必要があります。本授業の準備・復習時間は、各２時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
特定の教科書は使用しません。
参考書References
田尾雅夫・若林直樹「組織調査ガイドブック」
L.G.グリム＆P.R.ヤーノルド編 小杉孝司監訳「研究論文を読み解くための多変量解析入門 基礎偏：重回帰分析からメタ分析まで」
L.G.グリム＆P.R.ヤーノルド編 小杉孝司監訳「研究論文を読み解くための多変量解析入門 応用偏：SEMから生存分析まで」
小塩真司「SPSSとAmosによる心理・調査データ解析［第3版］」
成績評価の方法と基準Grading criteria
・授業への積極的な貢献度とミニテスト：60％
・学期末のレポート課題：40％
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
本授業を円滑に進行するために授業支援システムを利用しますので、操作に慣れておいてください。
その他の重要事項Others
クラス（教室）の収容人数を超える履修希望がみこまれる場合には、初回に抽選等の方法によって選抜を行います。そのため、必ず初回授業に出席してください。