English
| 開講年度/ Academic Year |
2024 |
| 科目設置学部/ College |
全学共通科目・全学共通カリキュラム（総合系）/University-wide Liberal Arts Courses (Comprehensive Courses) |
| 科目コード等/ Course Code |
FB142/FB142 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・Subtitle |
データ分析の基本的な考え方について学ぶ |
| 授業形態/ Class Format |
オンデマンド（全回オンデマンド）/On-demand (all classes are on-demand) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class Style |
講義/Lecture |
| 校地/ Campus |
他/Other |
| 学期/ Semester |
春学期他/Spring Others |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・Room |
ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ Credits |
2 |
| 科目ナンバリング/ Course Number |
CMP2200 |
| 使用言語/ Language |
日本語/Japanese |
| 履修登録方法/ Class Registration Method |
抽選登録/Lottery Registration（定員：200人/ Capacity：200） |
| 配当年次/ Assigned 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。 |
| 先修規定/ Prerequisite Regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ Course 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 Limit |
○ |
| 学位授与方針との関連/ Relationship 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/ Notes |
社会調査のデータを分析する基本的な考え方やその記述的な手法について主に解説する。
The course will focus primarily on the basic concepts of analyzing social survey data and its descriptive methods.
度数分布表、比率の計算、クロス集計、クラメールのV、代表値、分散と標準偏差など変数の分布の特徴を表す方法や指標、共分散と相関係数など変数間の関係の強さを表す指標を学び、因果関係と相関関係の違いなど、データの解釈に至る方法について理解する。また、官庁統計など個票データ以外の統計的資料や時系列データなども扱いながら、データの社会科学的な含意をも理解できることをねらう。
Students will learn methods and indices that express characteristics of the distribution of variables such as frequency distribution tables, calculation of proportions, cross tabulation, Cramer's V, representative value, variance and standard deviation, and indices that express the strength of relationships among variables such as covariance and correlation coefficient, and understand how to reach interpretation of data such as the difference between causal relationship and correlation relationship. The course also aims to help students understand the social scientific implications of the data, while also dealing with statistical data other than individual data, such as government statistics, and time series data.
| 1 | 統計の役割と身近な統計 |
| 2 | データを記述する（1） |
| 3 | データを記述する（2） |
| 4 | データを記述する（3） |
| 5 | データを記述する（4） |
| 6 | データを記述する（5） |
| 7 | データを記述する（6） |
| 8 | 2つの変数の関連を見る（1） |
| 9 | 2つの変数の関連を見る（2） |
| 10 | 2つの変数の関連を見る（3） |
| 11 | 2つの変数の関連を見る（4） |
| 12 | 回帰分析の基礎 |
| 13 | 時系列データの処理 |
| 14 | 調査報告書や論文の書き方、読み方 |
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
授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
コース教材内の練習問題(15%) 課題（課題（1）と課題（2）の計2回）(30%) 特別課題（特別課題Aと特別課題Bの計2回）(55%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| オンラインで提示する内容がテキストに相当する。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| コース教材内で適宜指定する場合がある。 |
履修許可者は，授業1週目にはCanvas LMSにログインして具体的な授業の受講方法について必ずその内容を確認すること。
2016年度以降入学者：多彩な学び
2015年度以前入学者：主題別A