日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
法学研究科/Graduate School of Law and PoliticsGraduate School of Law and Politics |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
ND363/ND363ND363 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（一部対面）/Online (partially face-to-face)Online (partially face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
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| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木2･8501/Thu.2･8501 Thu.2･8501 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
LAP5900 |
| 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/ 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 |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
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| 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 |
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| 備考/ NotesNotes |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
ND363 |
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 analytical software will be acquired.
Data is being continuously generated in large quantities to the point that the term “big data” is gradually permeating the vocabulary of general society. As a result of this, general societal interest in statistics has risen, and the need for people who can make decisions after interpreting data has increased. Nevertheless, there is still a distinct shortage of individuals capable practically applying data. In order to make a decision based on data, it is necessary to learn how to acquire data appropriately according to it’s purpose and utilize it using statistical knowledge. The outline of Statistics is explained over 14 classes in the order of descriptive statistics to inferential statistics. First, the basic of descriptive statistics such as summarization of 1 variable data and summarization of 2 variable data, etc., is solidified, and then, the relationship between random variables and population and sample as a basis of inferential statistics is introduced, and the important concept of sample distribution is understood. After that, we will advance further so that the basis of inferential statistics of estimation and hypothesis testing can be acquired.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
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、解析ソフト等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 analytical software will be acquired.
大量で多様なデータが次々に生まれ蓄積され続けており，「ビッグデータ」という言葉が次第に社会に浸透している。このようなこともあり，社会の中で統計学への関心が高まっており，データをもとに意思決定できる人材への期待は増している。しかしながら，実際にデータを活用できる人材は不足しているのが現状である。データをもとに意思決定するためには，目的に応じてデータを適切に取得し統計学的知識を用いて活用する方法を学ばなくてはならない。14回に渡って記述統計学，推測統計学の順に統計学の概要を説明していく。まずは1変数データの要約および2変数データの要約などの記述統計の基礎を固め，その後，推測統計の基礎となる確率変数や母集団と標本の関係を紹介し，標本分布という重要な概念を理解する。その後，推定や仮説検定という推測統計の基礎を身に付けることができるよう学習を進めていく。
Data is being continuously generated in large quantities to the point that the term “big data” is gradually permeating the vocabulary of general society. As a result of this, general societal interest in statistics has risen, and the need for people who can make decisions after interpreting data has increased. Nevertheless, there is still a distinct shortage of individuals capable practically applying data. In order to make a decision based on data, it is necessary to learn how to acquire data appropriately according to it’s purpose and utilize it using statistical knowledge. The outline of Statistics is explained over 14 classes in the order of descriptive statistics to inferential statistics. First, the basic of descriptive statistics such as summarization of 1 variable data and summarization of 2 variable data, etc., is solidified, and then, the relationship between random variables and population and sample as a basis of inferential statistics is introduced, and the important concept of sample distribution is understood. After that, we will advance further so that the basis of inferential statistics of estimation and hypothesis testing can be acquired.
| 1 | 社会と統計（対面） |
| 2 | RやPyhtonの基礎（対面） |
| 3 | 1変数データの要約 |
| 4 | 1変数データの要約 |
| 5 | 2変数データの要約 |
| 6 | 2変数データの要約 |
| 7 | 確率変数（離散型確率変数） |
| 8 | 確率変数（連続型確率変数） |
| 9 | 統計的推測の基礎（母集団と標本） |
| 10 | 区間推定（母平均の区間推定） |
| 11 | 区間推定（母比率の区間推定） |
| 12 | 仮説検定の発想 |
| 13 | 母平均の検定 |
| 14 | 母平均の差の検定（対面） |
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 | 鳥居泰彦 | はじめての統計学 | 日本経済新聞社 | 1994 | 9784532130749 |
・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）。
・本授業はオンライン（一部対面）である。第1回、第2回、第14回のみ対面でその他は動画を視聴し、統計の基礎知識について整理すること。