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 |
VL178/VL178VL178 |
| 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 |
秋学期2/Fall Semester2Fall Semester2 |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木G5/Thu.G5 Thu.G5 , 木G6/Thu.G6, Thu.G6 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 |
Learn how to process and analyze data for preparing a research-based report. Specifically, the goal is to learn statistic tests, multivariate analyses, and text mining techniques for free text in the survey.
This course aims to acquire the ability to process investigation data and to learn analysis methods. Specifically, lean to use statistic tests (t-tests/chi-square tests.), multivariate analysis, and text mining. The course combines the lectures and practical use of software (SPSS/ AMOS/KH Coder). Also, to deepen our understanding of the analysis method, participants will present and discuss their findings in the final class.
| 1 | 社会調査法とは/コース概要 |
| 2 | 検定 |
| 3 | 主成分分析 |
| 4 | 因子分析 |
| 5 | 回帰分析1 |
| 6 | 回帰分析2 |
| 7 | ロジスティック回帰分析1 |
| 8 | ロジスティック回帰分析2 |
| 9 | 共分散構造分析１ |
| 10 | 共分散構造分析２ |
| 11 | テキストマイニング１ |
| 12 | テキストマイニング２ |
| 13 | プレゼンテーション １ |
| 14 | プレゼンテーション ２ |
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
SPSS・AMOSの基礎的な操作方法の習得。 KH CODERのダウンロード（授業中に指示あり）。
実務でアンケート調査をすることを想定して授業を進めていく。VL177／調査法１を履修した方は、実査したデータを自己学習のために使用して分析することを勧める。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終プレゼンテーション(40%) 課題提出(60%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特になし |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業中に都度紹介します． |
統計の知識があることが望ましい。
本講義は調査法1の履修を前提とした講義である。未履修者も履修できるが、出来るだけ調査法1を受講していることを勧める。統計の知識があることが望ましい。
本科目は、5年以上の実務経験を有する実務家教員による授業であり、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営されます。
調査に基づいた報告書を作成するためにデータの分析手法を学ぶ。具体的には、検定と多変量解析、およびアンケートの自由記載事項を分析するためのテキストマイニング手法を習得することを目標とする。
Learn how to process and analyze data for preparing a research-based report. Specifically, the goal is to learn statistic tests, multivariate analyses, and text mining techniques for free text in the survey.
本講義は受講者が前期課程2年目の修論作成やビジネスプランの作成を想定して、調査データの統計処理および報告書作成に必要な知識を身に付けることを目的とする。具体的には、検定（t検定・カイ二乗検定など）、多変量解析、 およびテキスト分析を利用した分析方法を習得する。講義は概要説明と実習（統計分析ソフトSPSS、 AMOS、 KHCoder用）を使用する。また、最終回には分析方法についての理解を深めるために、分析結果を発表してもらい、受講者全員で発表を行う。
調査法2は、統計ソフトを使用して具体的なデータ分析をサンプルデータを使って履修する。各自が研究テーマを決めていることが望ましい。まだ、研究テーマを決めていない人は、データを取得することを想定して、どのような分析ができるか？ということを考えながら履修してほしい。
This course aims to acquire the ability to process investigation data and to learn analysis methods. Specifically, lean to use statistic tests (t-tests/chi-square tests.), multivariate analysis, and text mining. The course combines the lectures and practical use of software (SPSS/ AMOS/KH Coder). Also, to deepen our understanding of the analysis method, participants will present and discuss their findings in the final class.
| 1 | 社会調査法とは/コース概要 |
| 2 | 検定 |
| 3 | 主成分分析 |
| 4 | 因子分析 |
| 5 | 回帰分析1 |
| 6 | 回帰分析2 |
| 7 | ロジスティック回帰分析1 |
| 8 | ロジスティック回帰分析2 |
| 9 | 共分散構造分析１ |
| 10 | 共分散構造分析２ |
| 11 | テキストマイニング１ |
| 12 | テキストマイニング２ |
| 13 | プレゼンテーション １ |
| 14 | プレゼンテーション ２ |
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
SPSS・AMOSの基礎的な操作方法の習得。 KH CODERのダウンロード（授業中に指示あり）。
実務でアンケート調査をすることを想定して授業を進めていく。VL177／調査法１を履修した方は、実査したデータを自己学習のために使用して分析することを勧める。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終プレゼンテーション(40%) 課題提出(60%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特になし |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業中に都度紹介します． |
統計の知識があることが望ましい。
本講義は調査法1の履修を前提とした講義である。未履修者も履修できるが、出来るだけ調査法1を受講していることを勧める。統計の知識があることが望ましい。
本科目は、5年以上の実務経験を有する実務家教員による授業であり、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営されます。