2021 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70629
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
データ分析実習
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/1
1
担任者名
Instructor
徳山 美津恵
曜限
Day/Period
金4
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

実験・実習・製図(対面型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

この科目は、データリテラシー実習を履修者がさらに統計分析を深く学ぶための実習科目です。

実習に際しては、データリテラシー実習を履修していること、そして、統計学の基礎的な知識を持っていること、を前提に行いますので留意してください。

さて、卒業論文やレポートを作成する上で、データを用いた合理的な推察を行うことは必要不可欠の技法です(社会人になるための必須の素養と言い換えることができます)。

そこで、この実習では、社会の様々な現象を分析するために必要となる(1)データの収集、(2)データの加工・処理、(3)有益な情報、現象の背後に存在する諸法則の読み取り、(4)良いレポートの書き方、について基本的なスキルを身につけることを目標としています。

実習では、表計算ソフトや統計のパッケージソフトを用います。これらのソフトウェアを利用して、さまざまな現象の蓄積されたデータの中から合理的根拠に基づいた推察ができるような種々の統計的手法について学び、実際にデータの処理・分析を行う予定です。

あわせて、計算ソフトとワープロソフトを同じ画面で同時に  操作しながら、計算ソフトの計算結果を科学的日本語で報告書に  まとめていく作業を行います。

学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy

(総合情報学部)
1.知識・技能
  
2.思考力・判断力・表現力等の能力
  
3.主体的な態度
  

到達目標 / Course Objectives

1)統計分析に用いるソフトウェアの操作を理解する
2)データ分析手法の基本的な考え方を理解する
3)データ分析結果を検討し、整理する力を身につける

授業手法 / Teaching Methods

・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

1 イントロダクション
2 データの処理と加工
3 グラフ作成によるデータの視覚化
4 基本統計量
5 これまでのまとめ
6 統計値に基づくデータの客観的分析
7 統計的検定1
8 統計的検定2
9 回帰分析1
10 回帰分析2
11 時系列分析1
12 時系列分析2
13 データベースの活用1
14 データベースの活用2
15 総合演習

授業時間外学習 / Expected work outside of class

本実習は、講義の基礎知識にもとづきデータの加工や解析を行うため、講義内容の理解をするよう復習しておくこと。

成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
出席(50%)、課題レポート(50%)

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

実習時間中に指示するレポート課題をきちんと提出していること。

教科書
Textbooks


教材と参考書については,第1回目の講義(実習)の際に指示する。

参考書
References

フィードバックの方法
Feedback Method

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

実習時間の初日に指示します

備考
Other Comments