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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 課題演習Ⅱ | 2024 | 秋学期 | 火5 | 商学部 | 小野 有人 | オノ アリト | 2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CM-BS2-12XS
履修条件・関連科目等
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
〔テーマ〕 実証分析のスキルを学ぶ
本演習では、データを用いた実証分析に必要なスキルを学びます。演習の前半では、統計学のテキストを輪読し、練習問題を解いて、実証分析に必要な基礎知識を習得します。演習の後半では、教員が指定したデータを用いて、受講生が研究テーマ（研究上の問い）を設定し、分析結果（問いに対する答とその根拠）のプレゼンテーションを行います。
科目目的
この科目は、カリキュラム上の「商学部アドヴァンスト科目」であり、商学部スタンダード科目及び商学部分野別専門科目の発展的な科目として位置づけされています。この科目での学習を通じて、学生が統計学に関する基礎知識を得ること、「主体的学習能力」（商学部ディプロマ・ポリシーの＜卒業するにあたって備えるべき知識・能力・態度＞の一つ）を習得することを目的としています。
到達目標
(1) 統計学を用いて、データの特徴を理解し、複数の変数間の関係性を読み解くことができるようになること。
(2) 検証可能な研究上の問いを設定し、統計学の手法を用いて答えを導出できるようになること。
授業計画と内容
（第1～20回、テキスト輪読）各回を担当する受講生がレジメを作成し、報告します。また、テキストの練習問題は、受講生全員が授業時間外に解いて提出します。
（第21～28回、テーマ研究）教員と相談しながら研究上の問いを設定し、データに基づいて分析し、分析結果をプレゼンテーションします。
課題演習Ⅰ
第1回 ガイダンス（自己紹介、輪読分担の決定など）
第2回 畑農・水落(2022)序章、第1章
第3回 畑農・水落(2022)第2章①1-3節、②4-5節
第4回 畑農・水落(2022)第3章1-3節
第5回 畑農・水落(2022)第3章4-5節
第6回 畑農・水落(2022)第4章1-3節
第7回 畑農・水落(2022)第4章4節
第8回 畑農・水落(2022)第5章1-2節
第9回 畑農・水落(2022)第5章3-4節
第10回 畑農・水落(2022)第6章1-2節
第11回 畑農・水落(2022)第6章3節
第12回 畑農・水落(2022)第7章1-2節
第13回 畑農・水落(2022)第7章3節
第14回 まとめ：データ処理、回帰分析の基礎
課題演習Ⅱ
第15回 畑農・水落(2022)第8章
第16回 畑農・水落(2022)第9章
第17回 畑農・水落(2022)第10章
第18回 畑農・水落(2022)第11章
第19回 畑農・水落(2022)第12章
第20回 畑農・水落(2022)第1章（再読）
第21回 データベースを探す
第22回 テーマ研究（１）：データから仮説を考える
第23回 テーマ研究（２）：データから仮説を考える
第24回 テーマ研究（３）：仮説を検証する
第25回 テーマ研究（４）：仮説を検証する
第26回 テーマ研究（５）：プレゼンテーション資料を作成する
第27回 テーマ研究（６）：プレゼンテーション資料を作成する
第28回 テーマ研究報告会
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
●（第1～20回、テキスト輪読）プレゼンテーションを割り当てられた担当者は、十分に下調べ（たとえばテキストを読んで分からなかった箇所について他の文献等を調べるなど）を行ったうえでレジメを作成し、発表することが求められます。
●（第1～20回、テキスト輪読）プレゼン担当者以外の受講生は、事前にテキストの該当箇所を読んだうえで、理解できなかった点、発表者のプレゼン内容について疑問に思った点などを授業中に発言することが求められます。
●（第21～28回、テーマ研究）進捗が遅い場合は、授業時間外に研究を進め、進捗状況を教員に報告することが求められます。
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 |
|---|---|---|
| レポート | 40 | 担当するプレゼンテーションの準備を十分に行ったか、プレゼンテーションの構成、説明は分かりやすいか、などを総合的に評価します。 |
| 平常点 | 60 | ・授業後の課題の提出状況(30%)。 ・授業後の課題の提出(30%)。 ・授業中の討論への参加、プレゼン内容について意見・疑問等を発言したか(30%)。 ・無断欠席・遅刻は大幅な減点対象とします。 |
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
授業時間内で講評・解説の時間を設ける／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
ディスカッション、ディベート／グループワーク／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
実施しない
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
〔テキスト〕
畑農鋭矢・水落正明『データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕』、有斐閣（有斐閣アルマ）、2022年、ISBN: 978‒4641222052
その他特記事項
〔利用するソフトウェア〕
可能であればStata（第15～19回）
〔注意事項〕
教員が2022年度はサバティカル（在外研究）期間中のため2024年4月に募集します。