社会データ解析演習

Excercise to analyze social date

専門教育科目

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環境人間学部

2年

HHHBE2MCA3

2.00単位

演習 (Seminar)

2024年度後期

(Fall semester)

江口 善章

環境人間学部

日本語

目標4／目標9

オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示)

ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル当該授業「Q＆A」を利用されたい。

2◎／3〇

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自動車の運転方法や交通法規を教科書で勉強しただけで、直ちに一般道に乗り出すこのは無謀であろう。
自動車教習所で運転の実践トレーニングを積んだ後、ようやく一般道に乗り出して運転できるようになる。
　同様に、実際のデータを統計解析するためには統計学を教科書で勉強しただけでは不十分であり、
一定の実践的トレーニングが必要である。
本講義では、実際の問題に対して統計手法をどういう問題にどのように適用し、その結果をどう判断するのか等、
実践的なトレーニングを積むことで、統計分析を自在に実用できるようになることが目標である。

直面する問題を整理して、適用できる統計分析手法を見定める。

講義内容
　コンピュータでＥＸＣＥＬを使用した統計解析の講義と演習を行なう。
第1回〜第5回辺りまではPCを使わず講義室で講義をします。
授業計画
1. 統計学の基礎的概念（平均、分散及び標準偏差）
2. 母集団と標本（正規分布、中心極限定理）
3.中心極限定理をどう使うか？
4.不偏分散、ｔ分布、自由度など
5. 仮説検定の考え方
6.１つの母平均についての検定問題
7.対になった標本の検定問題
8.母平均の差の検定問題（データ数が大量のとき）
9.母平均の差の検定問題（データのとき）
10.等分散性の検定問題から母平均の差の検定問題へ
11.母比率についての検定問題（二項分布の特性）
12.母比率の差の検定問題
13.独立性の検定
14.３つ以上の母平均の同時比較（一元配置の分散分析）
15.最小2乗法による回帰分析と検定問題
定期試験

上記の計画に沿って講義演習を進める予定であるが、進捗状況によっては変更もあり得る。
※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を使用す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に指示する。

【予習】前回の授業で行った演習を再度確認しておく。（30h）
【復習】授業で説明したことの理解を深めて定着させるために、自分で問題を想定して実際に統計分析を行う。（30h）

授業で説明したことを理解して、それが適用できる問題を自作して、その問題を統計分析する。

成績評価の基準
　授業中説明する統計学の基礎概念を十分理解し、それを活用して統計分析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。

成績評価の方法
本授業では定期試験は行わず、授業中に課す8〜10課題の出来具合により評価する。

統計手法毎に１つの課題（全部で10課題程度）を課し、提出された課題の内容をチェックし
誤り等がなければ「OK」が付けて返却する。「OK」がつけられないものについては、
修正点をコメントするので、問題点が改善されるまで再提出を要求する。

○共通教養科目の「社会統計学」又は専門基礎科目の「環境のための統計学」の何れかを履修済であることが望ましい。

該当しない

担当者は計量経済学を基礎にして、観光関連の理論的実証的研究を行っている。