日本語 English
開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
科目設置学部/ CollegeCollege |
法学部/College of Law and PoliticsCollege of Law and Politics |
科目コード等/ Course CodeCourse Code |
EX480/EX480EX480 |
テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
社会科学のための統計学入門 |
授業形態/ Class FormatClass Format |
対面(全回対面)/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
授業形態(補足事項)/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金2/Fri.2 Fri.2 , 金3/Fri.3, Fri.3 ログインして教室を表示する(Log in to view the classrooms.) |
単位/ CreditsCredits |
44 |
科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
LPX2900 |
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。 |
備考/ NotesNotes |
In this course, students will gain foundational knowledge of statistics used for summarizing and analyzing data in the field of social sciences.
The course will provide explanations on fundamental concepts of statistics. Additionally, students will solidify their understanding through solving practice problems.
1 | ガイダンス:統計学の必要性と意義について |
2 | 測定と尺度水準 |
3 | データの要約1:平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、範囲、四分位範囲 |
4 | データの要約2:z得点、変動係数、グラフ |
5 | データの要約3:練習問題を解きながら、ここまでの確認をする |
6 | 2変数の関連:クロス集計表、散布図、相関係数 |
7 | 確率論の基礎:確率、確率密度関数、正規分布 |
8 | 無作為抽出と統計的推定:標本調査の役割、ランダムサンプリング、標本抽出分布、信頼区間 |
9 | 統計的検定の考え方1:帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の誤りと第2種の誤り |
10 | 統計的検定の考え方2:帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の誤りと第2種の誤り |
11 | 1つの平均値のt検定 |
12 | 2つの平均値の差の検定 |
13 | 平均値の検定:練習問題を解いて確認する |
14 | 中間テスト:ここまでのまとめとして中間テストを行う |
15 | 分散分析1 |
16 | 分散分析2 |
17 | 分散分析3:練習問題を解いて分散分析を確認する |
18 | 度数分布表の検定1:独立性のカイ2乗検定、適合度のカイ2乗検定 |
19 | 度数分布表の検定2:練習問題を解いてカイ2乗検定の確認を行う。 |
20 | 単回帰分析1 |
21 | 単回帰分析2 |
22 | 単回帰分析3:練習問題を解いて確認を行う。 |
23 | 多変量解析の考え方:変数のコントロール |
24 | 第3変数のコントロール1:3重クロス表 |
25 | 第3変数のコントロール2:偏相関係数 |
26 | 重回帰分析1 |
27 | 重回帰分析2 |
28 | 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
授業時間外学習に関する指示は、履修登録完了後にCanvas LMS上で履修者に対して行います。
種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
---|---|---|
筆記試験 (Written Exam) | 50 | |
平常点 (In-class Points) | 50 |
中間テスト(30%) 授業内レポート(練習問題)(20%) |
備考 (Notes) | ||
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
---|---|---|---|---|---|
1 | 津島昌寛・山口洋・田邊浩編 | 『数学嫌いのための社会統計学〔第3版〕』 | 法律文化社 | 2023 | 4589042681 |
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
---|---|---|---|---|---|
1 | G.W. ボーンシュテット& D. ノーキ | 『社会統計学:社会調査のためのデータ分析入門』 | ハーベスト社 | 1992 | 4938551128 |
2 | 毛塚和宏 | 『社会科学のための統計学入門:実例からていねいに学ぶ』 | 講談社 | 2022 | 4065284503 |
数学的な内容に苦手意識がある方も多いかもしれません。しかしこの授業の学習内容は、一定の思考の論理性があれば理解可能なものですので、必要以上に心配しないで受講を検討してください。ただし、予習復習にはじゅうぶんな時間をかけ、練習問題を解いて、知識の習得のために努力してください。
自分のノートパソコンを持っている方は授業の際に持参してください。
この科目では、社会科学分野におけるデータの要約や分析に用いられる基礎的な統計学の知識を修得します。
In this course, students will gain foundational knowledge of statistics used for summarizing and analyzing data in the field of social sciences.
授業では、統計学の基礎的内容について解説を行います。また、受講生自身が練習問題を解くことで理解を定着させます。
The course will provide explanations on fundamental concepts of statistics. Additionally, students will solidify their understanding through solving practice problems.
1 | ガイダンス:統計学の必要性と意義について |
2 | 測定と尺度水準 |
3 | データの要約1:平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、範囲、四分位範囲 |
4 | データの要約2:z得点、変動係数、グラフ |
5 | データの要約3:練習問題を解きながら、ここまでの確認をする |
6 | 2変数の関連:クロス集計表、散布図、相関係数 |
7 | 確率論の基礎:確率、確率密度関数、正規分布 |
8 | 無作為抽出と統計的推定:標本調査の役割、ランダムサンプリング、標本抽出分布、信頼区間 |
9 | 統計的検定の考え方1:帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の誤りと第2種の誤り |
10 | 統計的検定の考え方2:帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の誤りと第2種の誤り |
11 | 1つの平均値のt検定 |
12 | 2つの平均値の差の検定 |
13 | 平均値の検定:練習問題を解いて確認する |
14 | 中間テスト:ここまでのまとめとして中間テストを行う |
15 | 分散分析1 |
16 | 分散分析2 |
17 | 分散分析3:練習問題を解いて分散分析を確認する |
18 | 度数分布表の検定1:独立性のカイ2乗検定、適合度のカイ2乗検定 |
19 | 度数分布表の検定2:練習問題を解いてカイ2乗検定の確認を行う。 |
20 | 単回帰分析1 |
21 | 単回帰分析2 |
22 | 単回帰分析3:練習問題を解いて確認を行う。 |
23 | 多変量解析の考え方:変数のコントロール |
24 | 第3変数のコントロール1:3重クロス表 |
25 | 第3変数のコントロール2:偏相関係数 |
26 | 重回帰分析1 |
27 | 重回帰分析2 |
28 | 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
授業時間外学習に関する指示は、履修登録完了後にCanvas LMS上で履修者に対して行います。
種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
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筆記試験 (Written Exam) | 50 | |
平常点 (In-class Points) | 50 |
中間テスト(30%) 授業内レポート(練習問題)(20%) |
備考 (Notes) | ||
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
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1 | 津島昌寛・山口洋・田邊浩編 | 『数学嫌いのための社会統計学〔第3版〕』 | 法律文化社 | 2023 | 4589042681 |
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
---|---|---|---|---|---|
1 | G.W. ボーンシュテット& D. ノーキ | 『社会統計学:社会調査のためのデータ分析入門』 | ハーベスト社 | 1992 | 4938551128 |
2 | 毛塚和宏 | 『社会科学のための統計学入門:実例からていねいに学ぶ』 | 講談社 | 2022 | 4065284503 |
数学的な内容に苦手意識がある方も多いかもしれません。しかしこの授業の学習内容は、一定の思考の論理性があれば理解可能なものですので、必要以上に心配しないで受講を検討してください。ただし、予習復習にはじゅうぶんな時間をかけ、練習問題を解いて、知識の習得のために努力してください。
自分のノートパソコンを持っている方は授業の際に持参してください。