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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流通チャネル論Ⅰ | 2024 | 前期 | 木1 | 商学研究科博士課程前期課程 | 久保 知一 | クボ トモカズ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CG-DS5-303L
履修条件・関連科目等
学部レベルのマーケティング論、流通論、統計学の知識を前提とします。知識が不足している場合は、受講前に各自で準備をしておいてください。また、直後のコマに開設の「流通チャネル論II」とセットで履修してください。
授業で使用する言語
日本語/英語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
授業内容は大きく前半と後半に分かれます。前半では回帰分析を中心に、後半は分散分析と多変量解析を中心に進めます。統計パッケージはStataを使います。
実証分析の習得には、座学・実習・レポートのサイクルを短期集中で繰り返すことが効果的です。したがって、この授業は2コマ続けて行います。直後に開講の「流通チャネル論II」と同時に履修してください。
1回の授業は、教員による講義、論文の輪読、PC実習、レポート作成から構成されます。
科目目的
現代の流通・マーケティング研究では、非常に多くの論文が統計分析を伴う「実証分析」を行っています。したがって実証分析を理解できなければ、文献レビューすらままならなくなる事態が生じます。
このような問題意識の下、この講義では流通・マーケティング研究で多用されている実証分析の手法の獲得を目的とします。
到達目標
受講生が手法の使い方を理解するだけでなく、自分でリサーチ・デザインを設計できるようになることを目標とします。
授業計画と内容
第1回:推測統計の復習
第2回:OLSの基本
第3回:OLSの応用
第4回:ロジスティック回帰分析
第5回:データセットの作成
第6回:パネルデータ分析
第7回:合成尺度と質問票の作成
第8回:t検定とカイ自乗検定
第9回:分散分析 (1)
第10回:分散分析 (2)
第11回:共分散構造分析
第12回:イベントスタディ
第13回:操作変数法
第14回:受講生の発表
※全ての回でPCを用いたデータ分析実習を行います。
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
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
入念に予習をした上で授業に参加してください。また、積み上げ方式の授業なので、復習は必須です。
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 |
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レポート | 70 | 毎回課すレポートによって評価します。 |
平常点 | 30 | クラス・ディスカッションへの貢献で評価します。 |
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/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
松浦寿幸 (2021)、『Stataによるデータ分析入門 第3版 ~経済分析の基礎から因果推論まで』、東京図書。
その他特記事項
最新の授業情報は久保のウェブサイトから配信します。
履修を考えている方は、初回授業までに必ずチェックするようにしてください。
https://sites.google.com/site/tomokazukubochuo/