シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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社会調査入門 | 2024 | 秋学期 | 木1 | 商学部 | 武石 智香子、中村 周史 | タケイシ チカコ、ナカムラ チカフミ | 1・2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CM-SA1-02XL
履修条件・関連科目等
Web登録科目です。
Rの実習を自らのPCで行うため、PC保有が履修条件です。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
〔概要〕Rによる実習を含む【動画配信型】オンライン科目
現代社会では、組織が自らの目標を数値化し、その目的に合った指標を自らデザインして目標達成度を検証することが急速に求められるようになっています。自分で指標をデザインするとはどういうことか、社会調査にはどのような方法があるのか、という社会調査法に関する講義と、各自のパソコンを使った実習とを、随時組み合わせながら授業を進めていきます。社会統計法では、計算式そのものには力点を置かず、計算式の背後にある考え方を理解することを主眼とします。R(統計解析用プログラミング言語)を自分の手で操作しながら量的分析におけ検証の基本を体験するリサーチメソッドの入門科目です。
科目目的
この科目は、カリキュラム上の「商学部スタンダード科目」のリサーチメソッド科目のひとつとして位置づけられています。この科目は、商学部のいずれの学科においても専門性の基礎となる、調査法の基礎知識、定量的データ分析能力、統計解析に特化したプログラミング言語であるRの技法、PCを用いた基本的な情報処理能力を養うことを目的としています。
到達目標
〔到達目標〕
(1)目的に合った指標をデザインできるための基礎を学ぶ
(2)データ収集についての社会調査法的基礎を学ぶ
(3)重回帰分析入門までの基礎的社会統計を読めるようになる
(4)Rを使ったデータ分析を自らの手で行ってみる
授業計画と内容
Rによる実習を含む【動画配信型】オンライン科目
〔授業計画〕
●はRの実習動画
( )内はドリル・小テストへの回答やRの実習をせずに動画を視聴した場合の再生時間
< >内は動画再生時間の(正味)合計
1.授業方針の紹介(8分)、授業内容の紹介(13分)、調査技法の種類(17分)、●Rのインストール(7分+3分)<48>
2.命題と仮説(6分)、測定水準(7分)、調査票の作り方(10分)、調査の倫理(17分)、●Rによるデータ操作(15分)<55>
3.記述統計(30分)、●作業ディレクトリの設定(10分)、●Rによるオブジェクト作成(16分)<56>
4.正規分布(16分)、標準化得点(11分)、●Rによるデータファイルの読込と保存(20分)、csvデータの読込(7分)<54>
5.統計的推定の考え方(15分)、点推定・区間推定(27分)、●Rパッケージとtidyverse入門(14分)<56>
6.統計的検定の考え方(14分)、●Rmarkdown(17分)、●Rによる箱ひげ図(19分)<50>
7.χ2検定(22分)、●Rによるχ2検定(6分)、●Rによるデータの加工(18分)<46>
8.中心極限定理とt値(5分予定)、1サンプルのt 検定(17分)、母平均の差の検定(17分)、●Rによるt 検定(13分)<52>
9.偏差平方和とF比(19分)、分散分析(13分)、●Rによる分散分析(6分)、●Rmarkdownによる集計表(21分)<59>
10.連関(14分)、相関(16分)、●Rによる連関と相関(11分)、●Rによる共起ネットワーク(13分)<54>
11. 回帰分析の基本(25分)、量的調査の留意点(25分)、●Rによる散布図と回帰直線(9分)<59>
12. 重回帰分析入門(20分)、二次関数(9分)、●Rによる(重)回帰分析(7分)、●Rによる日本地図(10分予定)<46>
13. ダミー変数(10分)、交差項と多重共線性(10分)、ロジスティック回帰(8分)、●Rによる重回帰分析ダミー変数(5分)、期末課題<33>
14. 機械学習(15分予定)、●Rによる回帰タスク(15分予定)、●分類タスク(15分予定)、●クラスタリングタスク(10分予定)<55>
授業時間外の学修の内容
授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
復習(240分)
授業後、R実習を実施し、例題(ドリル)による復習をした上で、期限内にmanaba小テストに回答してください。
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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レポート | 15 | 期末課題としてRスクリプトを提出します。 正しくダミー変数を含む重回帰分析等が実行され得るコマンドになっているか、結果が正しく解釈しているかという観点から評価します。 |
平常点 | 85 | 正解するまで何度でも提出できる第1回から第13回のドリル(3点+各4点×11回+2点=49%)と、第2回から第13回までの小テスト(各3点×12回=36%)で、85% を評価します。 |
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
授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う
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
実習、フィールドワーク
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)
PCによる実習、動画配信
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
シンクタンク勤務経験あり(コンサルティングのための調査経験がある)。
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
実務でフィールドワーク、集合調査、データ分析等を実施して、顧客用の報告書にまとめていた。実務経験内容と「社会調査法」は関連しています。
テキスト・参考文献等
教材はCloudCampus上の動画です。
資料やRスクリプトもmanabaを通じて配信します。
その他特記事項
利用するソフトウェア:RおよびRstudioを利用します。