日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学部/College of BusinessCollege of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BT065/BT065BT065 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
統計学入門-記述統計- |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
発話を伴う授業を学内で受講する場合は8201（池袋キャンパス）、N851（新座キャンパス）の利用可 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期1/Fall Semester1Fall Semester1 |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月1/Mon.1 Mon.1 , 木2/Thu.2, Thu.2 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
BUS1200 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
○○ |
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/business.html |
| 備考/ NotesNotes |
This course develops the foundation of "statistical literacy"—the ability to interpret data—which is essential in the business world. Specifically, the course aims to help students acquire the following skills:
Data Summarization: To understand basic statistics such as mean and variance, and to be able to explain the characteristics of data using objective numerical values.
Data Visualization: To create appropriate charts and graphs (such as histograms and box plots) using Excel, and to be able to visually represent data trends.
Analysis of Relationships: To correctly understand the difference between correlation and causation, and to be able to analyze the relationships between two variables.
In this course, students will learn "Descriptive Statistics," a method for extracting meaningful information from data. As an introduction to data analysis, students will understand the concepts of measures of central tendency (such as the mean) and measures of dispersion (such as standard deviation), while acquiring the skills to perform calculations and data aggregation using Excel.
Additionally, the course provides practical training on indicators frequently used in social sciences and business analysis—such as the Gini coefficient for measuring inequality and the correlation coefficient for examining relationships between variables—focusing on their calculation processes and the interpretation of results.
| 1 | 統計学について：なぜビジネスに統計が必要か |
| 2 | 統計データの基礎：データの種類（質的変数・量的変数）、尺度の分類 |
| 3 | 基本統計量(1)代表値：平均値、中央値、最頻値の使い分け |
| 4 | 基本統計量(2)さまざまな平均：加重平均、幾何平均などの特徴と計算 |
| 5 | 基本統計量(3)ばらつきの指標：分散、標準偏差、変動係数の理解 |
| 6 | 統計的記述(1)度数分布表：データの整理（度数分布と累積度数分布） |
| 7 | 統計的記述(2)グラフ表現：データの可視化（ヒストグラム、箱ひげ図の作成と解釈） |
| 8 | 格差の測定：ローレンツ曲線とジニ係数（不平等度の測定） |
| 9 | 統計分析(1)クロス集計：質的データの分析 |
| 10 | 統計分析(2)共分散と相関係数：共分散の意味と相関係数の計算 |
| 11 | 統計分析(3)相関と因果：「関係がある」と「原因である」の違い |
| 12 | 統計分析(4)偏相関係数：第3の変数の影響を取り除いて分析する |
| 13 | 総合演習：分析実践と総括 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業内容は積み上げ式のため、毎回の復習が不可欠です。
復習: 授業内で扱ったExcel操作を再度自分の手で行い、分析手順を定着させてください。
課題: 授業内課題や小テストを通じて、理解度を確認してください。
本学では 1 単位あたりの学修時間を 45 時間としている(授業時間を含む)。この点を踏まえた上で、履修者は事前学修・事後学修を行うこと。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
小テスト（1回）とクイズ（複数回）(30%) 授業内課題(40%) 授業内テスト(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に定めない。資料を配付します。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 必要に応じて、授業内で紹介します。 |
授業では、データ分析の際にExcelを使用します。資料の配布と授業内課題の提出にはCanvas LMSを使用しますので、PCで参加してください。
この授業とビジネスリテラシー２を合わせて履修することにより、統計の基礎を身につけることができる科目構成になっています。ビジネスリテラシー１とビジネスリテラシー２の両方を履修する場合は、それぞれ履修登録をおこなってください。ビジネスリテラシー１を履修登録しても、自動的にビジネスリテラシー２は履修登録されません。
ビジネスの現場で必須となる「データを読み解く力」の基礎を養います。具体的には、以下のスキル習得を目標とします。
データの要約力: 平均や分散などの基本統計量を理解し、データの特徴を客観的な数値で説明できる。
可視化スキル: Excelを用いて適切なグラフ（ヒストグラムや箱ひげ図など）を作成し、データの傾向を視覚的に表現できる。
関係性の分析: 相関関係と因果関係の違いを正しく理解し、2つのデータ間の関係性を分析できる。
This course develops the foundation of "statistical literacy"—the ability to interpret data—which is essential in the business world. Specifically, the course aims to help students acquire the following skills:
Data Summarization: To understand basic statistics such as mean and variance, and to be able to explain the characteristics of data using objective numerical values.
Data Visualization: To create appropriate charts and graphs (such as histograms and box plots) using Excel, and to be able to visually represent data trends.
Analysis of Relationships: To correctly understand the difference between correlation and causation, and to be able to analyze the relationships between two variables.
本授業では、データから意味のある情報を引き出すための「記述統計学」を学びます。 データ分析の初歩として、代表値（平均値など）や散布度（標準偏差など）の概念を理解し、実際にExcelを用いて計算・集計を行う手法を習得します。また、格差を測るジニ係数や、変数間の関係を見る相関係数など、社会科学やビジネス分析で頻出する指標についても、その計算過程と結果の解釈方法を実践的に学びます。
In this course, students will learn "Descriptive Statistics," a method for extracting meaningful information from data. As an introduction to data analysis, students will understand the concepts of measures of central tendency (such as the mean) and measures of dispersion (such as standard deviation), while acquiring the skills to perform calculations and data aggregation using Excel.
Additionally, the course provides practical training on indicators frequently used in social sciences and business analysis—such as the Gini coefficient for measuring inequality and the correlation coefficient for examining relationships between variables—focusing on their calculation processes and the interpretation of results.
| 1 | 統計学について：なぜビジネスに統計が必要か |
| 2 | 統計データの基礎：データの種類（質的変数・量的変数）、尺度の分類 |
| 3 | 基本統計量(1)代表値：平均値、中央値、最頻値の使い分け |
| 4 | 基本統計量(2)さまざまな平均：加重平均、幾何平均などの特徴と計算 |
| 5 | 基本統計量(3)ばらつきの指標：分散、標準偏差、変動係数の理解 |
| 6 | 統計的記述(1)度数分布表：データの整理（度数分布と累積度数分布） |
| 7 | 統計的記述(2)グラフ表現：データの可視化（ヒストグラム、箱ひげ図の作成と解釈） |
| 8 | 格差の測定：ローレンツ曲線とジニ係数（不平等度の測定） |
| 9 | 統計分析(1)クロス集計：質的データの分析 |
| 10 | 統計分析(2)共分散と相関係数：共分散の意味と相関係数の計算 |
| 11 | 統計分析(3)相関と因果：「関係がある」と「原因である」の違い |
| 12 | 統計分析(4)偏相関係数：第3の変数の影響を取り除いて分析する |
| 13 | 総合演習：分析実践と総括 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業内容は積み上げ式のため、毎回の復習が不可欠です。
復習: 授業内で扱ったExcel操作を再度自分の手で行い、分析手順を定着させてください。
課題: 授業内課題や小テストを通じて、理解度を確認してください。
本学では 1 単位あたりの学修時間を 45 時間としている(授業時間を含む)。この点を踏まえた上で、履修者は事前学修・事後学修を行うこと。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
小テスト（1回）とクイズ（複数回）(30%) 授業内課題(40%) 授業内テスト(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に定めない。資料を配付します。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 必要に応じて、授業内で紹介します。 |
授業では、データ分析の際にExcelを使用します。資料の配布と授業内課題の提出にはCanvas LMSを使用しますので、PCで参加してください。
この授業とビジネスリテラシー２を合わせて履修することにより、統計の基礎を身につけることができる科目構成になっています。ビジネスリテラシー１とビジネスリテラシー２の両方を履修する場合は、それぞれ履修登録をおこなってください。ビジネスリテラシー１を履修登録しても、自動的にビジネスリテラシー２は履修登録されません。