科目ナンバー

LE-AI2-L306

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

・データ分析の基本を、PCを使いつつ学びます。
・データサイエンスの視点から、既存のデータベースからのデータの取得、データの読込みと保存、データ変換、欠損データの扱い、データの可視化、などを扱います。
・並行して、単純集計、度数分布、代表値、クロス集計、散布図、などの記述統計データの読み方や、グラフの読み方、そして、それらの計算や作成のしかたを学びます。また、質的データの読み方と基本的なまとめ方、相関係数など基礎的統計概念、因果関係と相関関係の区別、擬似相関の概念なども取り上げます。

科目目的

データサイエンスの視点から、データ分析の基本を、実習形式で学ぶ予定です。

到達目標

データサイエンスの視点に立ち、データ分析の基本を、実際に使えるようになること。

授業計画と内容

第1回　統計ソフト入門1：エクセル入門
第2回　統計ソフト入門2：エクセル関数
第3回　データ入力とデータ変換
第4回　1変数での分析1：変数と尺度水準
第5回　1変数での分析2：度数分布と代表値
第6回　データの可視化：統計グラフと読み方
第7回　2変数での分析1：散布図と相関係数
第8回　外れ値と曲線相関
第9回　2変数での分析２：クロス集計表と連関
第10回　相関と因果：疑似相関と多重クロス
第11回　標本平均と推定
第12回　統計的検定入門
第13回　質的データの読み方とまとめ方
第14回　総括：データ分析の基礎

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

その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

原則として、翌週に、講評・解説を伝える予定です。

アクティブ・ラーニングの実施内容

その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

PCでの実習を予定しています

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での実習を予定しています。

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

テキストは特に指定しません（ただし、適切な書籍が出た場合にそれを購入してもらうことがあります。）
毎週講義のスライドを配布します。

＜参考文献＞
1　小宮あすか・布井雅人 2018『Excelで今すぐはじめる心理統計：簡単ツールHADで基本を身に着ける』講談社
2　柳川浩三 2023『Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門』オーム社
3　竹村彰通他編2019『データサイエンス入門』学術図書出版社
4　岩井紀子・保田時男 2007『調査データ分析の基礎』有斐閣

その他の参考文献は適宜紹介します。

その他特記事項

・受講生の前提知識やスキルによって授業の順番を多少入れ替える可能性があります。授業の流れについては初回授業で説明します。
・毎週指定されたリーディングによる予習と宿題による復習を継続することにより、データ分析力を養います。授業の特性上、欠席や復習が不足するとその後の講義についてこられない可能性があるので注意して下さい。
・復習用に授業で行ったデータ分析の操作手順を動画で共有する予定です。欠席した場合も自習してもらうことが可能です。
・授業はExcelによるデータ分析を基本とします。統計解析ではExcelをベースとしたフリーの統計プログラム「HAD」を利用します。利用方法は基礎から解説します。フリーのソフトなので個人のパソコンでも動作しますが、「Excel」のインストールが大前提となりますので、自宅学習の際はご注意ください。

参考URL