社会統計学

Social Statistics

全学共通科目

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全学部（全学共通科目、教職課程科目、副専攻科目）

1年

IA9991GCA1

2.00単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

(Spring semester)

江口 善章

環境人間学部

日本語

目標4／目標9

授業終了後教室にて

ユニバーサルパスポートの当該授業プロファイル「Q＆A」を利用されたい。

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1-1◎／4-2◎

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昨今、統計解析はあらゆる領域で必要不可欠な技能となっている。何かを判断する上で統計データおよびその分析結果を利用することは当たり前のことになり、また統計解析を手軽に実行できるソフトウェアも各種広範に普及している。しかし統計分析によって何がどこまで分るのか、信憑性はどの程度あるのか、またそうした結果の前提は何なのか、ということを一つひとつ押さえておかなければ、解析結果を過信した誤った判断を犯しかねない。そのため、統計解析の有効性を知ることと同時に、統計解析の限界についても併せて理解することを本講義の目的とする。
　また本講義の到達目標は統計学の基礎理論を理解し、それを実際の問題に実用できるようになることである。

統計分析の有効性と限界を理解する

講義内容
　平均や分散など基本的な統計指標から復習し、母集団と標本、母平均の区間推定、仮説検定の考え方・捉え方等について講義する。

授業計画
１．ガイダンス
２．平均の定義と意味
３．分散の定義と意味
４．標準偏差の定義と意味
５．母集団と標本の定義と意味
６．標本平均の平均と分散（中心極限定理）
７．母平均の区間推定
８．不偏分散と自由度およびｔ分布の導入
９．仮説検定の考え方
１０．母平均についての仮説検定
１１．2つの母平均の差についての仮説検定（大量のデータがあるとき）
１２．2つの母平均の差についての仮説検定（母分散が等しいとき）
１３．2つの母平均の差について仮説検定（母分散が等しくないとき）
１４．2つの母分散の同等性についての仮説検定（F検定）
１５．これまで説明した検定手法の使い分けについて
定期試験

　上記の計画に沿って講義を進める予定であるが、進捗状況によって変更もあり得る。
※この授業で生成AIは利用しないが、事前事後学習や宿題への取組の中で
生成AIを使用うることに制限は設けない。

江口善章著　『増補改訂版−統計解析の基礎』（北樹出版）

必要に応じて適宜授業中指示する。

【予習】授業に際して指定された教科書の該当部分を事前読み込み（20ｈ）
【復習】講義内容の理解を深めて定着させるために授業中取った自分のノートの読み返し（30h）
　　　　課題レポート（３回、10h）

該当しない

成績評価の基準
　授業中説明した統計学の基礎理論を十分理解し、与えられた問題に対して正しく適用でき、その計算結果を正しく評価できる者に単位を授与する。
　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）の到達度に応じてSからCまで成績を与える。
成績評価の方法
　原則として定期試験の得点に基づいて判定する。

提出された課題は採点の上、点数をつけて返却する。
なお、課題の模範解答も配布する。
また、定期試験の採点結果をUNIVERSAL　PASSPORTにて本人に開示する。

講義では必ず電卓を用意してください。平方根の計算ボタンが付いているものであれば安価な物で充分です。
定期試験でも電卓は使用できます。
　なお、定期試験では通信機能を備えたスマートフォンなどを電卓代わりに使用することはできません。

該当しない

担当者は計量経済学を基礎にして、観光の理論的実証的研究を行っている。