科目ナンバー

EC-EE1-06XS

履修条件・関連科目等

本授業は，コンピュータを用いたデータの解析演習を扱うため，統計学の理論については，他の授業に譲ることとする．したがって，基礎科目として，「統計学」の受講を強く推奨する．

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

＜学位授与方針と当該授業科目の関連＞
この科目は，問題解決力（外国語とコミュニケーションの能力及びコンピュータを利用した統計・情報処理と分析の能力を用いて，科学技術及び社会の急速な変化に対応しながら，さまざまな問題を解決することができる）の修得に関わる科目です．
＜概要＞
統計データの分析を行う上で必要な統計学の基礎を学習するだけでなく，Excelの分析ツール・Excel関数・Rなどのソフトウェアを用いて，社会・経済の分野に関するデータを対象にした処理・加工の方法を習得します．それによって，ビジネス社会で求められているデータ分析能力のさらなる向上を目指します．

科目目的

現在のデータ社会において，統計データの処理・加工能力に対する社会的なニーズは一層高まっていると言えます．本講義の目的は，統計データ分析の基礎知識を学習するだけでなく，社会経済に関するデータを用いて実証分析を行うための基本的な分析手法を身につけることによって，ビジネス社会に役立つデータ分析のスキルを習得することです．

到達目標

上記の目的を達成するために，具体的には以下の到達目標を設定します．

ExcelやRなどのソフトウェアを用いて，データの処理・加工の方法，さらにはデータ分析に必要な分析手法の基礎を習得します．

授業計画と内容

次のような授業計画を基本パターンとして，実際の授業は，受講生の習熟度を考慮しながら進める．

[1] シラバスの確認等，統計ソフトウェアの導入
[2] データの並べ替えとデータの抽出，数式と関数の適用(条件付き論理等)
[3] 1変数の記述統計（横断データ）
[4] 1変数の記述統計（時系列データ）
[5] 2変数の記述統計
[6] データ収集（標本抽出法，RDD，実験研究のデザイン，確率）
[7] 確率分布（期待値，分散，正規分布）
[8] 標本分布（カイ二乗分布，t分布，F分布）
[9] 標本分布（大数の法則と中心極限定理），その他の確率分布（超幾何分布，多項分布，負の二項分布）
[10] 推定（点推定，区間推定，1標本問題，2標本問題）
[11] 検定（1標本問題，2標本問題）
[12] カイ二乗検定
[13] 回帰モデル（単回帰モデル，回帰係数の区間推定，回帰係数に関する検定）
[14] 回帰モデル（重回帰モデル，回帰の有意性の検定と回帰係数に関する検定，相関係数の区間推定と検定），分散分析

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）

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

PBL（課題解決型学習）／反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／プレゼンテーション／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

タブレット端末／実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

パソコンを使って，ExcelやRなどのソフトウェアを用いたデータ分析に関する演習を行います．

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

本授業では，「統計学」の授業で学んだ理論に対して，コンピュータで解析を実施する技術を扱います．
授業ではテキストを使用せずに，レジュメ等の配布資料を用います．
統計学の理論については，「統計学」の授業を受講するか，または，以下の参考文献を参照してください．

参考文献：田中豊・中西寛子・姫野哲人・酒折文武・山本義郎（2015）『改訂版　日本統計学会公式認定　統計検定２級対応　統計学基礎』，東京図書．

その他特記事項

参考URL