- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 政策
- 時間割コード
Course Code - 86542
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 特殊講義（統計の基礎）
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 担任者名
Instructor - 岡田 葦生
- 曜限
Day/Period - 金1
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
この授業の目的は、統計学の基礎および政策学を含む社会科学分野における統計学の利用に関する基礎的な内容を理解することである．
具体的には，大きく分けて以下の3つについて講義を行う．
1. 記述統計：平均値・標準偏差などの概念・算出方法の理解を通じて，データの全体像を把握するための基本的な手法を学ぶ．
2. 推測統計：母集団とは何か，そして母集団の性質を推測するための方法を学ぶ．
3. 仮説の検証：以上を踏まえて，２変数以上の関連を検討するための手法である相関分析や回帰分析，そしてこれらの分析手法を通じた仮説検定の考え方・手法を学ぶ．到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
統計学の基本的な概念について理解し、自ら計算できるようになる
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
確率に基づく「推測統計」「仮説検定」の考え方を理解し、説明できるようになる。
回帰分析をはじめとした基礎的な手法とその結果について適切な解釈ができるようになる。
③主体的な態度の観点
データを批判的に解釈し、独自に判断ができるようになる。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
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 イントロダクション：なぜ統計が必要か
第2回 データの特性をつかむ：データの平均・散らばり
第3回 母集団と標本：「みんなのおこづかいはこれくらい」
第4回 確率：くじ引きとテスト
第5回 確率分布：宝くじで「お金持ち」になる確率は？
第6回 母平均の推定：「みんなのおこづかい」の額の求め方
第7回 信頼区間：「偶然」を数値化する
第8回 統計的仮説検定：「差がある」と主張するための方法
第9回 平均値の差の検定：「A型はB型よりまじめ」は本当？
第10回 割合の差の検定：性別とMBTI
第11回 相関分析：身長と年収には関連がある？
第12回 回帰分析の基礎：航空券の価格を予測する
第13回 回帰分析の応用：複数の要因を考慮する
第14回 因果関係の探索：「身長が高いから年収が高い」は本当？
第15回 まとめ授業時間外学習 / Expected work outside of class
授業に際しては毎回教科書の該当箇所を通読し，必ず予習・復習を行うこと．
- 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。
授業中複数回実施する小テスト（100％）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
記述統計における主要な特性値を理解して，自身で計算できる．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
統計的推測・仮説検定の考え方を理解し，説明できる．
相関分析と回帰分析についてその基本的内容を適切に解釈できる
③主体的な態度の観点
データの性質について，記述し説明可能になる．
- 教科書
Textbooks 毛塚和宏 社会科学のための統計学入門 : 実例からていねいに学ぶ 講談社 978-4065284506
4/9教科書追加．詳細は初回授業で説明する．
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参考書
References 谷崎 久志, 長谷川 光, 小川 一夫, 大谷 一博, 豊田 利久 基本統計学(第3版) 東洋経済新報社 978-4492470831
参考書については，授業中に指示する．
- フィードバックの方法
Feedback Method 小テストについては，実施回以降の授業で模範解答を示してフィードバックを行う．
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact オフィスアワーは特に設けず，授業前後の時間で対応する．
対応を希望する場合は、事前に必ず担当者のメールアドレス(masked.orange☆gmail.com)にメールしてアポを取ること．
※「☆」記号を「@」に置き換えてください．
- 備考
Other Comments 履修にあたっては，特に統計学や数学の予備知識を前提としない．本講義の内容を十分に習得する上では，講義への毎回の出席を強く推奨する．
また，初回授業時から講義内容に入る可能性があるため，ノートとペンや，書き込み可能な端末を持参することを推奨する．