日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 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（一部オンライン）/Face-to-face (partially online)Face-to-face (partially online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
対面（一部オンライン） |
| 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。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/bd.html |
| 備考/ NotesNotes |
Through this course, students will learn data analysis methods for creating research-based reports. Specifically, the goal is for students to master hypothesis testing, multivariate analysis, and text-mining techniques for analyzing open-ended survey responses.
To achieve this, students will acquire basic skills in using statistical software such as SPSS and AMOS and learn statistical analysis methods with these tools. Additionally, students will learn how to analyze open-ended text responses (e.g., survey comments) using the text mining tool KH Coder.
This course is designed to equip students with the knowledge and skills required for statistical processing of survey data and report preparation, with a focus on the thesis they will complete in the second year of the master’s program (Business Design or Business Research). Specifically, students will learn various statistical techniques, including t-tests, chi-square tests, multivariate analysis, and text analysis. The course emphasizes practical training using statistical software (SPSS, AMOS, KH Coder) in addition to an overview of each analytical method. In the final session, students will present their analysis results and engage in group discussions to deepen their understanding of the methods.
Research Methods 2 provides hands-on experience in data analysis using sample datasets and statistical software. Students are expected to have established a research theme prior to enrollment. For those who have not yet finalized a topic, it is recommended to consider potential analyses in anticipation of future data collection.
It should be noted that the exercises and explanations using statistical software are strictly limited to aspects necessary for thesis writing. This course is not intended as a review or in-depth study of statistical or mathematical fundamentals.
| 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 | 分析手法まとめ（プレゼンテーション）１ |
| 14 | 分析手法まとめ（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・KH CODERのの基礎的な操作方法の習得。
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%) 毎回の課題提出(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． |
企業等でアンケート調査の経験があると望ましい（必須ではない）。
今後、アンケート調査の実施や分析を予定している場合に有益である（例：企業での調査、または修士2年次の論文ビジネスデザインまたはビジネスリサーチ）における調査など）。
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。
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る。
オンライン授業も設定する。
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。
具体的には、統計ソフトSPSS・AMOSの基礎的な操作方法とそれらのソフトを使った統計分析手法の習得。加えて、アンケート等の自由記載（文章）の分析に使用するテキストマイニングツールのKH CODERを使った分析の仕方を学ぶ。
Through this course, students will learn data analysis methods for creating research-based reports. Specifically, the goal is for students to master hypothesis testing, multivariate analysis, and text-mining techniques for analyzing open-ended survey responses.
To achieve this, students will acquire basic skills in using statistical software such as SPSS and AMOS and learn statistical analysis methods with these tools. Additionally, students will learn how to analyze open-ended text responses (e.g., survey comments) using the text mining tool KH Coder.
本講義は、受講者が修士2年次に作成する論文（ビジネスデザインまたはビジネスリサーチ）を想定し、調査データの統計処理および報告書作成に必要な知識と技能を習得することを目的とする。具体的には、t検定やカイ二乗検定などの各種統計検定、多変量解析、ならびにテキスト分析を用いた手法を学ぶ。講義は、各分析手法の概要説明に加え、統計分析ソフト（SPSS, AMOS, KH Coder）を用いた実習を中心に進められる。また、最終回には各自が分析結果を発表し、受講者全員で議論を行うことで、分析手法に対する理解を深める。
「調査法2」では、統計ソフトを用いた具体的なデータ分析を、サンプルデータを使用して実践的に学習する。履修にあたっては、各自が研究テーマを設定していることが望ましい。まだテーマが決まっていない場合でも、将来的にデータを取得することを想定し、どのような分析が可能かを考えながら受講することが推奨される。
なお、本講義で行う統計ソフト演習や出力結果に基づく解説は、あくまで論文作成に必要な範囲に限定した内容である。統計や数学の基礎を学び直すことを目的とした科目ではない。
This course is designed to equip students with the knowledge and skills required for statistical processing of survey data and report preparation, with a focus on the thesis they will complete in the second year of the master’s program (Business Design or Business Research). Specifically, students will learn various statistical techniques, including t-tests, chi-square tests, multivariate analysis, and text analysis. The course emphasizes practical training using statistical software (SPSS, AMOS, KH Coder) in addition to an overview of each analytical method. In the final session, students will present their analysis results and engage in group discussions to deepen their understanding of the methods.
Research Methods 2 provides hands-on experience in data analysis using sample datasets and statistical software. Students are expected to have established a research theme prior to enrollment. For those who have not yet finalized a topic, it is recommended to consider potential analyses in anticipation of future data collection.
It should be noted that the exercises and explanations using statistical software are strictly limited to aspects necessary for thesis writing. This course is not intended as a review or in-depth study of statistical or mathematical fundamentals.
| 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 | 分析手法まとめ（プレゼンテーション）１ |
| 14 | 分析手法まとめ（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・KH CODERのの基礎的な操作方法の習得。
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%) 毎回の課題提出(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． |
企業等でアンケート調査の経験があると望ましい（必須ではない）。
今後、アンケート調査の実施や分析を予定している場合に有益である（例：企業での調査、または修士2年次の論文ビジネスデザインまたはビジネスリサーチ）における調査など）。
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。
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る。
オンライン授業も設定する。
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。