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| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 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 |
QM501/QM501QM501 |
| 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) |
| 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 |
講義/LectureLecture |
| 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 |
|
| 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 |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
自動登録/Automatic RegistrationAutomatic 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 |
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 |
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| 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 |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
QM501 |
The objective of this course is to help students learn how to use statistical analysis methods in writing academic papers in the social sciences. Rather than simply learning statistical methods, students will learn how they can be used to write papers, and what to consider in the overall process from the research planning stage to completion.
In this lecture, students will learn basic statistical concepts, statistical inference and multivariate analysis methods. In addition to the lecture, students will practice statistical analysis related to their research fields. Statistical software such as SPSS and R will be used in the practical training. For the final report, students will write an essay on empirical research.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
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。また、研究倫理についても考える機会を設ける。
The objective of this course is to help students learn how to use statistical analysis methods in writing academic papers in the social sciences. Rather than simply learning statistical methods, students will learn how they can be used to write papers, and what to consider in the overall process from the research planning stage to completion.
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。
In this lecture, students will learn basic statistical concepts, statistical inference and multivariate analysis methods. In addition to the lecture, students will practice statistical analysis related to their research fields. Statistical software such as SPSS and R will be used in the practical training. For the final report, students will write an essay on empirical research.
| 1 | 学術研究における統計の役割と研究倫理 |
| 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 |
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
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。