科目ナンバー

GM-OI3-GE07

履修条件・関連科目等

講義「データサイエンス」「データ分析」「経営数学⼊門」を履修する、またはその内容を理解することが望ましい。

授業で使用する言語

英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

現代の経営を含むあらゆる人間活動において、データは意思決定の根拠となる客観的な情報を提供する。しかし、データを単に眺めるだけではその意味や示唆を読み解くことはできない。適切な統計的手法を用いて分析することで、はじめて実務的に有用な知見が得られる。本講義では、実際の消費者データを用いながら、情報抽出のための統計的アプローチを体系的に学ぶ。実際の調査データの可視化・測定法・解析法を中心に、消費者心理学の観点を踏まえて解説し、数学的基礎の理解とあわせて統計ソフトウェアを用いた実データへの適用例も習得することで、分析結果を自ら解釈し活用できる能力を養う。

科目目的

研究に応用できる解析手法を理解し、自身で収集・保有するデータに適切に適用することで、有用な知見を導き出せる能力を身につけることを目的とする。

到達目標

学⽣は講義で学んだ多変量解析⼿法の結果を正しく解釈することができるようになる。さらに統計ソフトウェアを⽤いて⾃分⾃⾝のデータに対してそれらの⼿法を適⽤し、知⾒を得られるようになる。

授業計画と内容

1. 人を研究するための統計学
2. 尺度水準と測定
3. 内容的妥当性・基準関連妥当性
4. 構成概念妥当性・因子分析の導入
5. 信頼性
6. 前処理と可視化
7. 消費者分類の例
8. A one-way ANOVA
9. A two-way ANOVA
10. A one-way MANOVA
11. A two-way MANOVA
12. 実データ分析演習
13. 発表準備
14. 最終発表

*コース内容は、状況に応じて変更される場合があります。

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

指定したテキストや配付したスライドを事後に読み込むこと。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

統計解析ソフトウェア

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

研究者として講義内容を職務としている他、共同研究として企業調査案件にも、本講義でカバーしている研究計画や解析、報告法を監修・応用している。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

講師が実際に学術研究や企業案件に関わり経験してきた実践的内容を、講義に反映する。

テキスト・参考文献等

講義資料が主なテキストだが、適宜参考図書を示す

その他特記事項

参考URL