授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
| 授業コード Course Code |
2MC3040000
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| 授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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| 授業形態 Course Mode |
講義(対面授業)
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| 授業名称 Class Name |
KSECO316ﾃﾞｰﾀ分析概論
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
KSECO316ﾃﾞｰﾀ分析概論
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英字科目名
English Name of Subject |
Introduction to Statistical Analysis
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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国際社会や文化に関する総合的理解力
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| 知識・理解
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基礎的な学習能力
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| 汎用的技能
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語学力と国際コミュニケーション能力
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| 汎用的技能
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グローバル社会の問題を分析する力
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〇
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| 態度・志向性
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国際的視野、豊かな人間性、社会的責任
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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グローバル社会の課題を自ら発見する力
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◎
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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グローバル社会の問題の解決策を探る力
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〇
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
秋学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
岩村 英之
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| 開講キャンパス Campus |
横浜
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| 曜時 Day and Period |
火曜２時限(秋学期)
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| 授業概要 Course Description |
【はじめに：必ず読んでください！】
データ分析は統計学の理論に基づいて実施されます。ところで、統計学は数学の一分野です。実際、高校の「数Ⅰ」「数A」で統計学の初歩（平均、標準偏差、確率等）を学ぶことになっています。したがいまして、この授業の内容は基本的には数学だと考えてください。授業では「数Ⅰ」「数A」の内容から説明しますので、高校生の頃理解できなかった人や、しばらく数学から離れていたので忘れてしまって不安という人も、「もう一度数学を学んでみよう」という強い気持ちがあれば単位取得は十分可能でしょう。
【授業概要】
巷では文系とみなされる国際学科ですが、意外にも多くの人は卒論でデータを援用しています。おそらく、数値にすることで「国際で扱うようなフワッとしたもの」（某OBの表現）があたかも見えるようになり、客観性・説得性が増すことを期待するのでしょう。事実、データをうまく用いればそのような素晴らしい効能が得られます。しかしそのためには、（1）適切な数値を見つける/つくることと、（2）適切な処理を行うことが必要不可欠です。この授業では、大学で統計学を初めて学ぶ人を対象に、データを効果的に利用する方法を解説し、実践してもらいます。
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| 到達目標 Class Goals |
・自分の知りたいことを表す適切な指標を考えられるようになる。
・自分の知りたいことを検証するための適切な比較をデザインできるようになる。
・「因果関係」と「相関関係」の違いを理解しデータ分析に活かせるようになる。
・様々なデータの入手方法や利用の際の注意点を学ぶ。
・本格的な統計学（推測統計）を学ぶための準備をする。
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| 授業言語 Language |
日本語
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| アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング対応
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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ガイダンス：なぜデータを用いるのか
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予習内容
Preparation for Class
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この講義を履修するに際して、何かデータを用いた分析（書籍、新聞・雑誌の記事、テレビ番組等）をみつけ、データを用いることでどのようなメリットが生じているか考えておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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ガイダンスではデータを用いて議論することのメリットについて説明します。何か身近な出来事を例にとり、データの利用がどのようにプラスになるかを考えてみてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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記述統計（1）：データの特徴の数値化・視覚化---度数分布表、ヒストグラム
＊第2～7回は、データを用いた分析に関する一般的な事項を解説します。具体的には、平均や標準偏差といった指標の意味やクセ、エクセルの基本操作、データの基本的な整理方法、データから因果関係を議論する際の注意点についてお話します。
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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既述統計（2）：データの特徴の数値化・視覚化---記述統計量（平均、中央値、標準偏差、変動係数）
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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記述統計（3）：「関係」の強さの視覚化・数値化---散布図、共分散、相関係数
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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記述統計（4）：「関係」の強さの視覚化・数値化---クロス集計表、クラメールの連関係数
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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記述統計（5）：
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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記述統計（6）：記述統計のまとめと小テスト
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予習内容
Preparation for Class
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小テストに備えて、これまでの講義内容を復習しておいてください。その際にこれまで作成してきた自分のノートが役に立つでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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これまでのまとめとして小テストの解説をしますので、すべての問題を自力で解けるように復習しておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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【実習】データ分析実習1（テーマは受講者と相談のうえ決定）
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予習内容
Preparation for Class
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与えられたテーマについて、事前に（1）データ分析の大まかな計画を考え、（2）実際にデータを集めて整理・考察を行い、授業の前々日までにe-Learningから提出してください。他の受講生の参考になりそうなものを授業で紹介してもらいます。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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他の受講生の分析で印象に残ったもの（大いに考えさせられたもの）を自分で真似して再現してみるとよいでしょう。また、自分の分析に対する指摘を組み込んで、分析をやり直してみるのもよいでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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【実習】データ分析実習2（テーマは受講者と相談のうえ決定）
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予習内容
Preparation for Class
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与えられたテーマについて、事前に（1）データ分析の大まかな計画を考え、（2）実際にデータを集めて整理・考察を行い、授業の前々日までにe-Learningから提出してください。他の受講生の参考になりそうなものを授業で紹介してもらいます。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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他の受講生の分析で印象に残ったもの（大いに考えさせられたもの）を自分で真似して再現してみるとよいでしょう。また、自分の分析に対する指摘を組み込んで、分析をやり直してみるのもよいでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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推測統計（1）：ヒストグラム、大数の法則、確率
＊第10～14回は，いわゆる「統計学」の講義で大半を占める推測統計について初歩的な解説を提供します。ここから確率の概念が出てくるためいっきに難度が上がります。文系の私たちは確率的なものの見方にふれる機会が極めて少なく、それが文系の決定的弱点とも言われます。これを機に、少しだけ時間をかえて確率的思考を理解してみませんか。
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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推測統計（2）：正規分布
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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推測統計（3）：中心極限定理と仮説検定
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予習内容
Preparation for Class
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必ず事前にハンドアウトを読んでおいてください。単に読み流すのではなく、論理展開をフォローし、納得できない/理解できない部分を明確にしておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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授業中に自分のとったメモをもとに、授業の内容をノートに再現するとよいでしょう。講義の内容を追うだけでなく、あとで読んだときに自分が容易に理解できるよう説明を追加しておくようにしてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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推測統計（4）：様々な仮説検定
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予習内容
Preparation for Class
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与えられたテーマについて、事前に（1）データ分析の大まかな計画を考え、（2）実際にデータを集めて整理・考察を行い、授業の前々日までにe-Learningから提出してください。他の受講生の参考になりそうなものを授業で紹介してもらいます。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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他の受講生の分析で印象に残ったもの（大いに考えさせられたもの）を自分で真似して再現してみるとよいでしょう。また、自分の分析に対する指摘を組み込んで、分析をやり直してみるのもよいでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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推測統計（5）：推測統計のまとめと小テスト
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予習内容
Preparation for Class
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小テストに備えて、これまでの講義内容を復習しておいてください。その際にこれまで作成してきた自分のノートが役に立つでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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これまでのまとめとして小テストの解説をしますので、すべての問題を自力で解けるように復習しておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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特別学修回：回帰分析の基礎
回帰分析については授業で取り上げる時間がないので、自修できる資料を準備します。
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予習内容
Preparation for Class
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相関係数と仮説検定の部分が深く関係しているので、復習しておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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データを用意しますので、エクセルを使って実際に回帰分析を実施してみてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
・必ずしも「数Ⅰ」「数A」をしっかり理解していなくてもよいですが、「学ぼう」という強い意欲は必須です。
・エクセルを用いて作業してもらうことが多くなります。といっても、特別高度な操作は求めません。データ分析に必要な基本操作については、授業内で簡単に解説するか、解説動画を作成する予定です。
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| 教科書 Texts |
教科書は特に用いません。毎回ハンドアウトを配布します。
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| 参考書 Reference Books |
[1]石井俊全（2019）『算数で統計学！』ベレ出版
[2]小島寛之（2006）『完全独習 統計学入門』ダイヤモンド社
[3]松田憲忠・竹田憲史編著（2012）『社会科学のための計量分析入門』ミネルヴァ書房
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間内に講評・解説を行い、授業時間外はmanabaで行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
小テスト2回（20%）、授業への参加の度合い（40%）、期末レポート（40%）で評価します。「授業への参加の度合い」は、データ分析実習の取組・成果と数回の小課題によって評価します。
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| 関連URL Related URL |
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| 備考 Notes |
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2024年02月16日 12時09分31秒
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