理工学部Faculty of Science and Engineering
COS300XG（計算科学 / Computational science 300）人文・社会リサーチ方法論Methodolgy for humanities and social research
柳川 浩三Kozo YANAGAWA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | H9279 |
| 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 | 金4/Fri.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 小西館‐W205 |
| 配当年次Grade | 3年 |
| 単位数Credit(s) | |
| 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＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This class aims to provide fundamental skills and knowledge required for social scientific research and to enable the students to develop research designs to solve their research questions. More specifically, this class help the students conduct descriptive statistical analysis, inferential statistical analysis whereby they can identify the answers to their research questions. To this end the students are expected to preview the designated parts of the textbook in advance and review the content afterwards. Grading criteria is as follows: 60% for Examination, 15% for Group presentation,15% for quizzes, and 10% for contribution and attitude.
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
教育・心理・社会系のリサーチで必要とされる基礎的かつ応用的な統計処理の知識と技術に習熟し、自己の研究課題に応じて適切な分析方法を選択・実行できる。
到達目標Goal
１．基礎的な記述統計の処理をソフトRを用いて行うことができる。
２．量的・質的データに応じて基本的・応用的な推測統計処理をRを用いて行うことができる。
3．自己の研究課題に応じて適切なリサーチデザインを組みたてることができる。
4．１、及び２の結果を適切に記述できる。
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?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」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. ）
１．理論と実践の融合を図るため、理論的背景を説明した教科書の理解とパソコンを使った実践とを併用する。
２．演習課題の提出を求めることがある。
３．研究課題（受講生各自の興味・関心に応じた課題も含めて）を立て、グループでその解決法（リサーチデザイン）を考え、データを集め、分析・発表する。
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
授業方法・評価についての説明
第2回[対面/face to face]：１可視化
基本的統計量（代表値・散布度）
箱ひげ図、散布図）
第3回[対面/face to face]：２ 標準化
標準化と偏差値と確立密度
第4回[対面/face to face]：３ 対応のあるt検定
正規性の検定, 効果量の算出
第5回[対面/face to face]：４ 対応のない場合のt検定
正規性と等分散、Welchのt検定
第6回[対面/face to face]：５ 正規性のない２群の検定
ウイルコクソン検定（U検定）
第7回[対面/face to face]：6 相関
相関係数、疑似相関、信頼性係数
第8回[対面/face to face]：7 2×２のクロス集計表
オッズ比、φ係数、フィッシャーの直接確率検定
第9回[対面/face to face]：8 m×nのクロス集計表
χ自乗検定, クラメールの連関係数、対応分析
第10回[対面/face to face]：9 リサーチデモ
グループ発表
第11回[対面/face to face]：10 テキストマイニング
共起ネットワーク図, コンセプトの取りだし
第12回[対面/face to face]：１１ ３群（条件）以上の平均値を比べる
１要因分散分析、効果量、多重比較法
第13回[対面/face to face]：１２ ２要因の交互作用を見る
2要因混合デザイン、単純主効果、多重比較、
第14回[対面/face to face]：１４ 因子分析
因子数の決定、因子負荷量の調整、因子の名づけ
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】１．小テストの予習。
preview the designated parts of the textbook
テキスト（教科書）Textbooks
「Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門」（柳川浩三著 オーム社）
参考書References
授業中指示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
1．グループプレゼンテーション (Group presentation)(20%)
２ 類題/演習問題の課題（60％）
3．授業への関心・意欲・態度 (contribution and attitude)（20％）
受講者が少なく１の実施が不可能な場合は、以下の配分となる。
２．80%
3. 20%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
実践を重視したい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
pc(統計ソフトRがインストールされていること）