日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
コミュニティ福祉学部/College of Community and Human ServicesCollege of Community and Human Services |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
IC223/IC223IC223 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
推測統計と多変量解析の基礎 |
| 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 |
新座/NiizaNiiza |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水3･N821/Wed.3･N821 Wed.3･N821 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
CMC2000 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
抽選登録/Lottery RegistrationLottery Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
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 |
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| 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 |
2023年度以降入学者対象 人数制限80名 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
IC223 |
Analyzing social survey data collected by sampling, students will acquire basic knowledge of inference statistics, necessary to summarize the results.
Explaining the various statistical methods needed to conduct quantitative research. Using spreadsheet software (Excel) and statistical software (SPSS), we will learn analysis of real data using a personal computer. This lecture will cover, (1) Statistical consideration of data, (2) Data handling and cleaning, (3) Visual representations of data, (4) Probability theory and statistical estimation theory, (5) Sampling theory, (6) Specific statistical methods.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
サンプリングによって収集された社会調査データを分析し、その結果をまとめるために必要な推測統計学の基礎的知識を修得する。
Analyzing social survey data collected by sampling, students will acquire basic knowledge of inference statistics, necessary to summarize the results.
量的調査研究を行う上で必要な各種の統計手法を解説する。表計算ソフトウェア（Excel）や統計ソフトウェア（SPSS）を利用し、パソコンを用いたデータ分析の実際を学習する。講義では、（1）データの統計的考察、（2）データのハンドリングとクリーニング、（3）データの視覚的表示法、（4）確率論および統計的推計理論、（5）サンプリング理論、（6）具体的な統計手法について扱う。
Explaining the various statistical methods needed to conduct quantitative research. Using spreadsheet software (Excel) and statistical software (SPSS), we will learn analysis of real data using a personal computer. This lecture will cover, (1) Statistical consideration of data, (2) Data handling and cleaning, (3) Visual representations of data, (4) Probability theory and statistical estimation theory, (5) Sampling theory, (6) Specific statistical methods.
| 1 | 記述統計学と推測統計学 |
| 2 | 統計データの種類とその性質：調査主体・データの収集方法・既存データへのアクセス |
| 3 | データのハンドリングと図表作成 |
| 4 | 記述統計（1）：度数分布・代表値 |
| 5 | 記述統計（2）：散布度・正規分布 |
| 6 | 相関分析 |
| 7 | サンプリングの理論 |
| 8 | 確率論と統計的推計の基礎 |
| 9 | 平均値・比率の区間推定 |
| 10 | 統計的仮説検定の理論 |
| 11 | 平均値の差の検定（t検定・分散分析） |
| 12 | 比率の差の検定（クロス集計とカイ二乗検定） |
| 13 | 単回帰分析 |
| 14 | 重回帰分析 |
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
予習は不要ですが、復習をしっかり行ってください。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| レポート試験 (Report Exam) | 60 | |
| 平常点 (In-class Points) | 40 |
出席及び授業参加度・小レポート２回提出(40%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 資料を配布する。 |
| 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・田邊浩・山口洋編 | 『数学嫌いのための社会統計学［第2版］』 | 法律文化社 | 2014 | 4589036193 |
| 2 | 三輪哲・林雄亮 | 『SPSSによる応用多変量解析』 | オーム社 | 2014 | 9784274050114 |
| 3 | 林雄亮・苫米地なつ帆・俣野美咲 | 『SPSSによる実践統計分析』 | オーム社 | 2017 | 9784274220029 |
・「統計学入門」（社会調査士科目C）を履修していることを前提に授業を進めます。
・本講義は，一般社団法人社会調査協会の社会調査士科目Dに対応しています。詳細は次のHPを参照（http://jasr.or.jp/for_students/participation/）。
・本科目は2クラスで開講されますが、クラスによって使用する統計ソフトウェアが異なります。どのソフトウェアを使用するか等、詳細はそれぞれのクラス担当者までお問い合わせください。