日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 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 |
推測統計学の基本的理解 |
| 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 |
通年/Full yearFull year |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木3/Thu.3 Thu.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。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/lp.html |
| 備考/ NotesNotes |
The objectives of this course are (1) to understand basic concepts of inferential statistics, and (2) to gain the ability to use statistical methods as tools for resolving a variety of research issues in the process of studying sociology. Subjects are basic statistical knowledge necessary for collecting and analyzing social survey data; media literacy and research literacy for precise comprehension of the results of opinion polls and reports on official/societal statistics.
This course explains the statistical concepts and theories such as arithmetic mean and variance, basics of probability, sampling theory, essence of statistical testing and estimation, covariance and correlation, chi-squared test and coefficient of association for contingency tables, interval estimation of population mean and population ratio, general linear model(analysis of variance and simple regression analysis), partial correlation coefficient and controlling of confounding variables, multiple regression analysis, and generalized linear model(binomial logistic regression).
| 1 | ガイダンス：統計学の見取り図 |
| 2 | データの記述（代表値） |
| 3 | データの記述（散布度：分散の重要さ） |
| 4 | 正規分布・標準正規分布と，標準化の役割 |
| 5 | 二つの数量変数の散布図と共分散 |
| 6 | ピアソンの積率相関係数，その長所と限界 |
| 7 | 二つのカテゴリカル変数の分割表（クロス表）：2行×2列の連関係数，モザイクプロット |
| 8 | 逸脱度としてのカイ二乗統計量 |
| 9 | 標本抽出の理論（母集団と標本，ランダムサンプリング，無数の平行世界） |
| 10 | 標本抽出分布と標準誤差 |
| 11 | 母平均の区間推定：95%信頼区間，t分布 |
| 12 | 母平均の区間推定：信頼係数と標本サイズ |
| 13 | 母比率の区間推定：二項分布 |
| 14 | 統計的検定の理論（ゼロ仮説有意性検定） |
| 15 | 母平均のt検定 |
| 16 | 区間推定とゼロ仮説有意性検定の関係 |
| 17 | 片側検定と両側検定，第1種の過誤と第2種の過誤 |
| 18 | 母相関係数の検定と区間推定 |
| 19 | 独立性についてのカイ二乗検定 |
| 20 | カイ二乗検定の前提と限界，ポワソン分布，残差分析 |
| 21 | 母平均の差のt検定：スチューデントのt検定とウェルチのt検定 |
| 22 | 母平均の差の区間推定，効果サイズ（標準化平均値差） |
| 23 | 分散分析：平方和の分解，F検定 |
| 24 | 単回帰分析：モデルのF検定，回帰係数のt検定，分散説明率（決定係数） |
| 25 | ダミー変数単回帰分析とスチューデントのt検定の等価性 |
| 26 | 重回帰分析：偏回帰係数，標準化偏回帰係数 |
| 27 | 分散分析とダミー変数重回帰分析の等価性 |
| 28 | 一般化線形モデル：二項ロジスティック回帰分析 |
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
「場合の数（組合せの数）」や「階乗」，和・合計の演算記号であるΣについて復習または予習しておく事（参考書『入門・社会調査法』の「数学付録」にも必要な知識が纏めてある）。
算術平均，分散，共分散と相関係数などの，現在は高校数学で必修となっている記述統計学の基礎についても復習（予習）しておく。
統計分析ソフトRの使い方も合わせて習得し，Rを使いながら統計学の予習・復習・自習を行う事が望ましい。ウェブ教材を準備しているのでよく予習・復習・自習をする事。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業期間中のCanvas LMS上での課題・小テスト（複数回の合計）(60%) 授業時間中の口頭での質疑応答(40%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 授業期間中に12～14回程度の理解度確認テスト（Canvas LMS上の小テスト・課題機能，配点は分量と難易度 によって毎回異なるので最終的にウェイト付けで調整して合計）を予定。授業時間中にも随時，出欠確認を兼ねて指名して質問をし，理解度を確認する。 学期末筆記試験ではコンピュータを用いた統計処理等が出来ず紙と鉛筆での手計算で問題を解くしかないが，授業の主旨に必ずしも合致しないのでやむなく期末試験は実施せず，平常の授業期間内に確認テストをhomeworkとして行う予定である。 | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 杉野勇 | 『入門・社会統計学』 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 轟亮・杉野勇編 | 『入門・社会調査法〔第5版〕』 | 法律文化社 | 2026 |
「場合の数（組合せの数）」や「階乗」，和・合計の演算記号であるΣ，確率の初歩などの高校数学の基礎知識（参考書『入門・社会調査法』の「数学付録」にも必要な知識が纏めてある）。
算術平均，分散，共分散と相関係数などの，現在高校数学で必修となっている要約統計の基礎。
出来れば，統計分析ソフトRの基礎的な使用が出来る事。
テキストのサポートウェブ（新旧），R入門のウェブ教材
https://sgn.sakura.ne.jp/Statistics/Social_Statistics01.html
https://sgn.sakura.ne.jp/R/R_Guide_a.html
https://sgn.sakura.ne.jp/text/textbook.html
（1）推測統計の基本的な考え方を身につけること，（2）社会学などを学び，研究していく過程で，さまざまな研究課題を解決するための道具として統計的手法を使いこなせるようになること，を目標とする。統計的データの集計・分析に必要な基礎的な統計知識，世論調査や社会統計などの結果や報告を正しく読み取れる為のメディア・リテラシー，リサーチ・リテラシーが主題である。
The objectives of this course are (1) to understand basic concepts of inferential statistics, and (2) to gain the ability to use statistical methods as tools for resolving a variety of research issues in the process of studying sociology. Subjects are basic statistical knowledge necessary for collecting and analyzing social survey data; media literacy and research literacy for precise comprehension of the results of opinion polls and reports on official/societal statistics.
算術平均や分散などの基本統計量，確率論の基礎，標本抽出の理論，検定・推定の基礎，共分散と相関係数，クロス表に関する連関係数と独立性についてのカイ二乗検定，母平均と母比率の区間推定，一般線形モデル（分散分析・単回帰分析），偏相関係数と交絡変数の統制，重回帰分析，一般化線形モデル（二項ロジスティック回帰分析）などについて解説する。
This course explains the statistical concepts and theories such as arithmetic mean and variance, basics of probability, sampling theory, essence of statistical testing and estimation, covariance and correlation, chi-squared test and coefficient of association for contingency tables, interval estimation of population mean and population ratio, general linear model(analysis of variance and simple regression analysis), partial correlation coefficient and controlling of confounding variables, multiple regression analysis, and generalized linear model(binomial logistic regression).
| 1 | ガイダンス：統計学の見取り図 |
| 2 | データの記述（代表値） |
| 3 | データの記述（散布度：分散の重要さ） |
| 4 | 正規分布・標準正規分布と，標準化の役割 |
| 5 | 二つの数量変数の散布図と共分散 |
| 6 | ピアソンの積率相関係数，その長所と限界 |
| 7 | 二つのカテゴリカル変数の分割表（クロス表）：2行×2列の連関係数，モザイクプロット |
| 8 | 逸脱度としてのカイ二乗統計量 |
| 9 | 標本抽出の理論（母集団と標本，ランダムサンプリング，無数の平行世界） |
| 10 | 標本抽出分布と標準誤差 |
| 11 | 母平均の区間推定：95%信頼区間，t分布 |
| 12 | 母平均の区間推定：信頼係数と標本サイズ |
| 13 | 母比率の区間推定：二項分布 |
| 14 | 統計的検定の理論（ゼロ仮説有意性検定） |
| 15 | 母平均のt検定 |
| 16 | 区間推定とゼロ仮説有意性検定の関係 |
| 17 | 片側検定と両側検定，第1種の過誤と第2種の過誤 |
| 18 | 母相関係数の検定と区間推定 |
| 19 | 独立性についてのカイ二乗検定 |
| 20 | カイ二乗検定の前提と限界，ポワソン分布，残差分析 |
| 21 | 母平均の差のt検定：スチューデントのt検定とウェルチのt検定 |
| 22 | 母平均の差の区間推定，効果サイズ（標準化平均値差） |
| 23 | 分散分析：平方和の分解，F検定 |
| 24 | 単回帰分析：モデルのF検定，回帰係数のt検定，分散説明率（決定係数） |
| 25 | ダミー変数単回帰分析とスチューデントのt検定の等価性 |
| 26 | 重回帰分析：偏回帰係数，標準化偏回帰係数 |
| 27 | 分散分析とダミー変数重回帰分析の等価性 |
| 28 | 一般化線形モデル：二項ロジスティック回帰分析 |
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
「場合の数（組合せの数）」や「階乗」，和・合計の演算記号であるΣについて復習または予習しておく事（参考書『入門・社会調査法』の「数学付録」にも必要な知識が纏めてある）。
算術平均，分散，共分散と相関係数などの，現在は高校数学で必修となっている記述統計学の基礎についても復習（予習）しておく。
統計分析ソフトRの使い方も合わせて習得し，Rを使いながら統計学の予習・復習・自習を行う事が望ましい。ウェブ教材を準備しているのでよく予習・復習・自習をする事。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業期間中のCanvas LMS上での課題・小テスト（複数回の合計）(60%) 授業時間中の口頭での質疑応答(40%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 授業期間中に12～14回程度の理解度確認テスト（Canvas LMS上の小テスト・課題機能，配点は分量と難易度 によって毎回異なるので最終的にウェイト付けで調整して合計）を予定。授業時間中にも随時，出欠確認を兼ねて指名して質問をし，理解度を確認する。 学期末筆記試験ではコンピュータを用いた統計処理等が出来ず紙と鉛筆での手計算で問題を解くしかないが，授業の主旨に必ずしも合致しないのでやむなく期末試験は実施せず，平常の授業期間内に確認テストをhomeworkとして行う予定である。 | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 杉野勇 | 『入門・社会統計学』 | 法律文化社 | 2017 | 9784589038463 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 轟亮・杉野勇編 | 『入門・社会調査法〔第5版〕』 | 法律文化社 | 2026 |
「場合の数（組合せの数）」や「階乗」，和・合計の演算記号であるΣ，確率の初歩などの高校数学の基礎知識（参考書『入門・社会調査法』の「数学付録」にも必要な知識が纏めてある）。
算術平均，分散，共分散と相関係数などの，現在高校数学で必修となっている要約統計の基礎。
出来れば，統計分析ソフトRの基礎的な使用が出来る事。
テキストのサポートウェブ（新旧），R入門のウェブ教材
https://sgn.sakura.ne.jp/Statistics/Social_Statistics01.html
https://sgn.sakura.ne.jp/R/R_Guide_a.html
https://sgn.sakura.ne.jp/text/textbook.html