人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies
PRI100HA（情報学基礎 / Principles of informatics 100）統計とデータ分析Introduction to Statistics and Data Analysis
渡邊 誠Makoto WATANABE
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 | 2024 |
| 授業コードClass code | C2809 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | 統計概論 |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 火3/Tue.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 / Ichigaya |
| 教室名称Classroom name | 市BT‐情実習F |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 定員制 |
| 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 |
リテラシー科目 スキルアップ科目 |
| カテゴリー（社会人RSP入試入学者）Category |
リテラシー科目 選択必修 |
| カテゴリー（2022年度以前）Category (～2022) |
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Outline (in English)
（Course outline） Theme: Introduction to statistics and data processing with the software EXCEL. This course is to learn the fundamentals of statistics. At the same time, we acquire skills for data-processing techniques by use of personal computers. The EXCEL is used in a computer-practice room. The number of students is limited for this class. In the earlier stage of this course, we master the utilization techniques of it. After that the concept of statistical distributions is examined. We learn the basic items such as average values, mode, median, deviation, variance, standard deviation, range, and so on. The correlation and regression analyses are studied. Fundamentals of statistical testing and estimation techniques are introduced in the latter stage of this course. （Learning Objectives）At the end of this class, students are expected to have the knowledge of fundamentals of statistics. The skill of computational processing is acquired by use of the tool EXCEL with a PC. Students will apply statistical knowledges to the analysis of social phenomena observed. （Learning activities outside of classroom） We will be expected to spend two hours to prepare research report before each class. After it we need two hours to understand the content. The sum is four hours for each class. （Grading Criteria /Policy） The grade of the class is decided with in-class contribution 50% and Mid- and End-term reports 50%.
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
テーマ： EXCEL を使って統計学の基礎とデータ分析法を学ぶ
統計学は環境問題を含む様々な社会的、自然的現象を定量的に分析し論理的に最適な判断を下すために必要な基礎知識である。様々な環境情報を調べていくと、例えば、不確実性の幅、信頼区間などという表現に出会うことがある。このことは社会の中にある情報を正確に読み解くには統計学の初歩的知識が必要であることを示している。また情報検索やデータ処理に関する手法を習得しておくことは政策系の学生にとって重要である。本科目ではPCを利用しながら統計学の基礎とデータ処理法を学ぶことをテーマとしている。
到達目標Goal
具体的な目標は次の通りである。
・統計学の基礎知識を習得する。
・統計的手法を社会的現象の分析のために応用することができる。
・EXCELの各種機能の利用法を習得し、これを高度（実務）利用することができる。
この授業では、様々な情報についてPCを用いて統計処理し、それを応用する力を身につけることをめざしている。もちろんこれらを学習することは、環境学への応用という面だけではなく、大学生として身につけるべき教養という側面もある。
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?
人間環境学部の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. ）
情報実習室に設置されているPCを利用しながら対面形式で授業を進めていく予定である。連絡事項等は学習支援システム上に表示する。また授業で必要な資料などについても学習支援システムで提示する。この科目では統計学を初歩から学習していくので、受講に際しての数学的な予備知識はあまり必要としていない。
授業内でレポート課題を出題することがある。それが提出された後の授業などにおいて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予定である。
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
授業内容の説明を行う。
第2回[対面/face to face]：情報実習室の利用法
情報環境の説明と各種ソフトウエア＋ネットワークの利用のしかたについて。
第3回[対面/face to face]：EXCEL実習
（表計算について）
表の作成と演算、データベース機能、グラフ機能、相対参照と絶対参照・複合参照など。
第4回[対面/face to face]：EXCEL実習
（関数の利用について）
各種関数の利用法、IF関数による条件分岐、多分岐構造と階層性など。
第5回[対面/face to face]：EXCEL実習
（統計関数の利用について）
論理演算、複雑な条件判断を伴う処理、統計関数の利用法など。
第6回[対面/face to face]：環境データの検索と分析
（データ検索法について）
環境問題を含む社会・自然分野などにおける各種データの検索など。
第7回[対面/face to face]：環境データの検索と分析
（環境情報について）
環境問題を含む社会・自然分野などにおける各種データの分析など。
第8回[対面/face to face]：統計学入門
（代表値について）
代表値（平均値、モード、メディアンなど）について。ランダム性と正規分布、様々な分布について。分布の中心はどこなのか？なぜ正規分布が現れるのか？
第9回[対面/face to face]：統計学入門
（散布度について）
散布度（偏差、偏差平方和、分散、標準偏差、レンジ、変動係数など）について。分布の広がり（バラツキ）の程度をどのように計るのか？
第10回[対面/face to face]：統計学入門
（分布と基準値・偏差値について）
データ位置（基準値、偏差値とその統計的意味、正規分布とその面積など）について。例えば偏差値が70であるとは、55であるとは統計的にどのような意味か？
第11回[対面/face to face]：統計学入門
（相関分析と回帰分析について）
相関分析と回帰分析（相関係数と2つの量の関係の強さ、最小自乗法の考え方、単回帰分析と重回帰分析など）について。因果関係を見抜くにはどうすればよいか？
第12回[対面/face to face]：統計学入門
（推定について）
統計的推定（母集団と標本、点推定と区間推定、信頼区間など）について。サンプル調査から全体の様子を推定するには？
第13回[対面/face to face]：統計学入門
（検定について）
統計的検定（仮説と検定、危険率と有意水準、帰無仮説・対立仮説と棄却・採択など）について。
第14回[対面/face to face]：演習
様々な現象を統計的に理解する。
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・復習してください。またレポート提出のための準備を行ってください。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
テキストは使用しません。学習支援システムに授業資料を掲載します。
参考書References
開講時に紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
この科目では、最終授業時に学習支援システムを通じて期末レポート課題を出題しますので必ず提出してください。それ以前の授業時にもレポート課題を出題することがありますのでこれも評価に加えます。授業参加の積極性50%、提出されたレポートの充実度50％として評価します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業をゆっくりと進めていきます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
自宅においてEXCELを利用することのできる環境があれば、予習・復習しやすくなります。
その他の重要事項Others
この授業では情報実習室を使用するため、受講者数に制限を設けています。受講申し込みについては履修の手引きを参照してください。