日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
ビジネスデザイン研究科/Graduate School of Business AdministrationGraduate School of Business Administration |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VL171/VL171VL171 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 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 |
水5/Wed.5 Wed.5 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 |
BDS5800 |
| 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 |
－（履修中止制度なし/ No system 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 |
The basic content on Statistics and the basis of descriptive statistics are solidified, and the basis of inferential statistics of estimation and hypothesis testing are acquired. Also, data analysis skills using SPSS, EXCEL, etc. will be acquired.
The goal of this class is to provide students with basic knowledge of statistics and to enable them to perform basic analyses on their own. Therefore, the course consists of lectures and exercises. In the lecture, descriptive statistics and bivariate related indices will be explained first, and then the concept and methods of statistical inference and testing will be lectured. In the exercises, students will conduct actual analyses using SPSS, EXCEL, and other tools. This class will cover the concept of inferential statistics and analysis methods up to bivariate analysis. Methods of multivariate analysis will be covered in Statistics 2.
| 1 | 社会と統計 |
| 2 | 1変数データの要約 |
| 3 | 1変数データの要約（演習） |
| 4 | 2変数データの要約（相関係数） |
| 5 | 2変数データの要約（クロス表） |
| 6 | 2変数データの要約（演習） |
| 7 | 推測統計の基礎 |
| 8 | 統計的検定 |
| 9 | 2変数間の関連の推定と検定（t検定） |
| 10 | 2変数間の関連の推定と検定（χ2乗検定） |
| 11 | 2群の母平均の差のt検定 |
| 12 | 平均値の差の分散分析 |
| 13 | 単回帰分析 |
| 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 |
複数回の課題学習活動(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に指定しない。 資料を配付予定。 |
| 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 |
本科目では、実際の社会調査で得られたデータを用いる可能性がある（データの利用のための誓約事項がある場合あり）。
統計学に関する基礎的な内容および記述統計の基礎を固め，推定・仮説検定という推測統計の基礎を身につける。 また、Rを用いたデータ分析スキルも身につける。
The basic content on Statistics and the basis of descriptive statistics are solidified, and the basis of inferential statistics of estimation and hypothesis testing are acquired. Also, data analysis skills using SPSS, EXCEL, etc. will be acquired.
この授業では、統計学に関する基礎的な知識を習得し、自ら基礎的な分析を行うことができるようになることを目標としている。そのため、授業は講義および演習から構成される。講義では、まず記述統計および2変量の関連指標について説明したのち、統計的推測および検定の考え方とその方法について講義する。演習では、Rを用いて、実際に分析を行う。なお、本授業で扱うのは推測統計の考え方と2変量までの分析手法である。多変量解析の方法については統計学2で取り扱う。
The goal of this class is to provide students with basic knowledge of statistics and to enable them to perform basic analyses on their own. Therefore, the course consists of lectures and exercises. In the lecture, descriptive statistics and bivariate related indices will be explained first, and then the concept and methods of statistical inference and testing will be lectured. In the exercises, students will conduct actual analyses using SPSS, EXCEL, and other tools. This class will cover the concept of inferential statistics and analysis methods up to bivariate analysis. Methods of multivariate analysis will be covered in Statistics 2.
| 1 | 社会と統計 |
| 2 | 1変数データの要約 |
| 3 | 1変数データの要約（演習） |
| 4 | 2変数データの要約（相関係数） |
| 5 | 2変数データの要約（クロス表） |
| 6 | 2変数データの要約（演習） |
| 7 | 推測統計の基礎 |
| 8 | 統計的検定 |
| 9 | 2変数間の関連の推定と検定（t検定） |
| 10 | 2変数間の関連の推定と検定（χ2乗検定） |
| 11 | 2群の母平均の差のt検定 |
| 12 | 平均値の差の分散分析 |
| 13 | 単回帰分析 |
| 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 |
複数回の課題学習活動(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に指定しない。 資料を配付予定。 |
| 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 |
本科目では、実際の社会調査で得られたデータを用いる可能性がある（データの利用のための誓約事項がある場合あり）。