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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Social ResearchⅠ | 2025 | 前期 | 木2 | 商学研究科博士課程前期課程 | 武石 智香子 | タケイシ チカコ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CG-SC5-301L
履修条件・関連科目等
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
統計の考え方とRを使ったデータサイエンスの方法を学びます。
科目目的
この科目では、統計の知識とデータ分析のための基本の考え方を身につけます。
到達目標
- RのRmarkdown, tidyverseを用いて、作表、可視化、統計分析ができるようになる。
- 世界共通の統計学の基本概念を理解し、日本語・英語で表現できる。
授業計画と内容
1.Rのインストール、命題と仮説、測定水準
2.記述統計
3.正規分布、標準化得点、共起ネットワーク
4.統計的推定の考え方、点推定・区間推定
5.統計的検定の考え方、調査票の作り方
6.csvデータの読込、箱ひげ図、日本地図
7.集計表、χ2検定
8.1サンプルのt 検定、母平均の差の検定
9.偏差平方和とF比、分散分析
10.連関、相関
11. 回帰分析の基本、擬似関係
12. 重回帰分析入門、ダミー変数、交差項、ロジスティック回帰
13. 機械学習
14. 学生発表
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)
授業後、指定の実習を実施し、復習をしてください。
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 | 16 | 16%: 学生プレゼンテーション |
平常点 | 84 | 6%×14回: 授業に参加して毎回の実習をこなすこと |
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
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
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Rの実習, オンライン会議システムによる実習指導
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
コンサルティング会社勤務経験あり。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
実務経験としてシンクタンクで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Social Researchは関連している。
テキスト・参考文献等
特に購入すべき教科書はありません。教材は提供されます。
その他特記事項
RおよびRstudioを使います。
参考URL
https://edge.sagepub.com/frankfort7e/student-resources