日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学研究科/Graduate School of BusinessGraduate School of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
自動登録/automatic registrationautomatic registration |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
社会科学における統計的分析手法の活用 |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンデマンド（全回オンデマンド）/On-demand (all classes are on-demand)On-demand (all classes are on-demand) |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期他/Spring OthersSpring Others |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
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| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
MBU7003 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
その他/OthersOthers |
| 備考/ NotesNotes |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
QM501 |
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社会科学分野のアカデミック論文の執筆における統計的分析手法の活用法を身につけることを目的とする。単に統計的な手法を学ぶのではなく、論文執筆のためにどう活用できるのか、研究計画を立てる段階から、完成までのプロセス全般で、考慮すべきことを身につける。
本講義では、統計的な基礎的な概念から、統計的推測および多変量解析の各手法を学ぶ。講義に加え、受講者の研究分野に関連する統計分析の実習も行う。実習においては、SPSSやRといった統計ソフトウェアを使用する。最終レポートでは、実証研究の小論文を作成する。
| 1 | 学術研究における統計の役割 |
| 2 | SPSSとR |
| 3 | 記述統計１ |
| 4 | 記述統計２ |
| 5 | 統計的推定１ |
| 6 | 統計的推定２ |
| 7 | 統計的検定１ |
| 8 | 統計的検定２ |
| 9 | 因果へのアプローチ１ |
| 10 | 因果へのアプローチ２ |
| 11 | 因子分析とSEM１ |
| 12 | 因子分析とSEM２ |
| 13 | まとめ１ |
| 14 | まとめ２ |
実習に多くの時間が必要となるので、講義時間以外での時間確保が必要となる。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(30%) 講義内課題[複数回](70%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教科書は指定しない |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 随時紹介する。 |
講義はすべての回をオンラインで実施します。また、講義の際に分析実習を行うため、パソコンを用意して参加してください。