シラバス情報

授業科目名
統計学 (B)(全学共通科目)
(英語名)
Statistics (B)(全学共通科目)
科目区分
全学共通科目
対象学生
看護学部/国際商経学部
学年
1年
ナンバリングコード
IA9991GCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度後期
担当教員
森谷 義哉
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4
オフィスアワー・場所
火曜日/昼休み(12:10-13:00)/教員研究室
連絡先
メールアドレス

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
全学DP
1-1◎/4-2◎
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
【講義目的】
現在は、どのような分野においても、必要なデータを正しく収集し、正確に分析して、適切な結論を導く力が重要である。統計学は、そのような力を身につけるための基本的な科目の一つである。この講義では、経済・経営・看護において必要とされる統計学の基礎知識を身につけ、データを活用できるようになることを目的とする。
【到達目標】
統計学の基本的な考え方を理解した上で、簡単なデータに対して統計的手法を適用し、その結果を解釈できるようになることを目標とする。
  1. データの整理の方法を理解し、データを視覚化したり、基本的な記述統計量を計算したりすることができる。
  2. 確率変数と確率分布の役割を理解し、それらを用いた計算をすることができる。
  3. 推定と検定の考え方を理解し、適切にデータに適用することができる。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:データを計量的に分析する方法の基礎を学ぶ。
キーワード:統計学、平均、分散、標準偏差、相関係数、確率、条件付き確率、ベイズの定理、確率変数、確率分布、二項分布、正規分布、推定、検定
講義内容・授業計画
【講義内容】
統計学の入門として、データの収集やデータのまとめ方から、確率、確率変数・確率分布、推定・検定までをできるだけ平易に講義し、それらの基本的な考え方を理解できるようにする。
【授業計画】
  1. データの整理(1) データの視覚化
  2. データの整理(2) 平均値・中央値・最頻値
  3. データの整理(3) 分散・標準偏差
  4. データの整理(4) 相関係数
  5. データの整理(5) 相関係数の性質
  6. 確率(1) 確率・条件付き確率
  7. 確率(2) ベイズの定理
  8. 確率変数・確率分布(1) 離散型確率分布(二項分布)
  9. 確率変数・確率分布(2) 連続型確率分布(正規分布)
  10. 確率変数・確率分布(3) いろいろな分布(カイ2乗分布・t分布・F分布)
  11. 推定 推定の考え方・点推定・区間推定
  12. 検定(1) 検定の考え方
  13. 検定(2) 平均の検定(1) 母分散が既知の場合
  14. 検定(3) 平均の検定(2) 母分散が未知の場合
  15. 検定(4) 分散の検定
定期試験
※パソコンの利用:使用しない予定である。
教科書
プリント資料を配付する。
参考文献
受講者と相談の上、適宜指示する。
○主要な参考文献
  1. 山田剛史・村井潤一郎(2004)『よくわかる心理統計』ミネルヴァ書房(学術情報館に所蔵:図書/電子ブック
○統計学一般
  1. 東京大学教養学部統計学教室(1991)『統計学入門』東京大学出版会(学術情報館に所蔵:図書
  2. 久保川達也(2016)『統計学』東京大学出版会(学術情報館に所蔵:図書/電子ブック
○看護
  1. 田久浩志・小島隆矢(2006)『ナースの統計学』オーム社(学術情報館に所蔵:図書
  2. 髙木廣文(2009)『ナースのための統計学(第2版)』医学書院(学術情報館に所蔵:図書
  3. 石井京子・多尾清子(2002)『ナースのための質問紙調査とデータ分析(第2版)』医学書院(学術情報館に所蔵:図書
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【事前学習】
  1. 講義内容を把握して授業に臨めるように、プリント資料や参考文献を読み込む(30h)
【事後学習】
  1. 講義内容の理解を深め、かつ定着させるために、プリント資料や参考文献を読み直す(15h)
  2. レポートを作成する(15h)
アクティブ・ラーニングの内容
質問に対して、教員と学生間、または学生間のディスカッションを行う。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
統計学の基本的な知識を習得し、その知識を活用できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価の上、単位を付与する。
S: 統計学の基本的な知識とその応用力を身につけており、発展的な課題に活用できる。
A: 統計学の基本的な考え方と使い方を深く理解しており、応用的な課題を解決できる。
B: 統計学の基本的な考え方と使い方を理解しており、基礎的な課題を解決できる。
C: 統計学の基本的な考え方と使い方を概ね理解している。
【成績評価の方法】
レポート(40%)と定期試験(60%)を基準として、毎回の講義・演習に対する受講態度(発表)を含めて総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
  1. レポート(課題)は、次回の授業でコメントを付けて返却するとともに講評する。
  2. 定期試験は、授業評価アンケートの教員コメント欄に、試験結果に関する講評も合わせて記載する。
履修上の注意・履修要件
【履修上の注意】
  1. 計算をするので、電卓やスマートフォンのアプリなどを用意すること。ただし、スマートフォンは定期試験では使用できないことに注意する。
  2. (予習)次回の授業のプリントが配布されているときは、少しでもよいので読んでみることを勧める。
  3. (復習)授業で配布されたプリントを読み直すこと。特に、講義中に出された演習問題に取り組むことは良い復習になる。また、レポートを作成することによって理解できたかどうか確認できる。
【履修要件】
  1. 前提知識は問わないので、講義中は集中して、与えられた課題に積極的に取り組む姿勢を期待する。特に、数式が登場しても、努力すれば理解できるレベルなので、諦めずに慣れて欲しい。
  2. 最初は難しそうに見えても、前向きにチャレンジして欲しい。
実践的教育
該当しない。
備考
担当教員の専門分野は数理統計学であり、この授業では統計学を教養レベル(統計学の入門レベル)で講義する。
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。