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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/20 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
社会統計学 【A】/Statistics for Social Data Analysis
授業コード
/Class Code
BA00491001
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
現代社会学部/Contemporary Social Studies
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
後期/AUTUMN
曜日・時限
/Day, Period
木2(後期)/THU2(AUT.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
都村 聞人/TSUMURA MONDO
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 〈専門基幹科目〉/*** MAJORS *** 〈Core Subjects〉
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
都村 聞人/TSUMURA MONDO 現代社会学科/Contemporary Social Studies
授業の方法
/Class Format
対面授業(講義)
授業の目的
/Class Purpose
 本科目は、現代社会学科のディプロマ・ポリシー(卒業認定に関する基本方針)に規定された「(現代社会における)諸問題を学際的かつ科学的に発見し把握する」ことを目指している。
 本科目は、専門基幹科目(専門共通)のひとつであり、一連の社会調査法科目の一部に位置づけられる。また、社会調査士資格のD科目(社会調査に必要な統計学に関する科目)に該当する。
 統計学に関する基礎的知識を体系的に学び、量的データを分析できるようにすることを目的とする。まず、質的変数間の関連について、代表的な連関係数から考える。次に、連続変数間の関連について、散布図と相関係数を学んだうえで、回帰分析の基礎を学習する。また、第3の変数について考え、疑似関係、媒介関係などをふまえて、質的変数間、量的変数間の「みえない関係」を捉える。講義の後半では、確率論の基礎、正規分布について学んだうえで、統計的推定および統計的検定の考え方を理解し、比率の推定、平均の差の検定、比率の差の検定、独立性の検定などについて実践的に学習する。
到 達 目 標
/Class Objectives
①基礎的な統計学的知識を用いて、分析例を読み取ることができる。
②質的変数間の独立と関連について説明できる。
③質的変数間の関連を測る指標を用いて測定できる。
④相関係数について説明できる。
⑤相関係数を算出することができる。
⑥第3の変数、疑似関係、媒介関係について説明できる。
⑦正規分布について説明できる。
⑧統計的推定および統計的検定について説明できる。
⑨簡単な推定・検定を行うことができる。
授業のキーワード
/Keywords
社会統計、データ分析、社会調査士資格D科目(社会調査に必要な統計学に関する科目)
授業の進め方
/Method of Instruction
統計に関する講義の他に、パソコンを用いた実習作業を行う。
履修するにあたって
/Instruction to Students
社会統計入門、社会調査法Ⅰ~Ⅲ等の科目で学んだことと関連づけて学習すること。
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
①事前学習として、講義の対象となる教科書の箇所を読み、疑問点を明確にしておくこと(目安として1時間程度)。
②事後学習として、講義時の配布資料を再確認し、教科書の練習問題を解いてみること(目安として1時間程度)。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
実習作業の結果をレポートとして提出してもらいます。
(フィードバック:レポートに対してコメントを行います。また、正解例を解説します。)
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
レポート:100%
テキスト
/Required Texts
津島昌寛・山口洋・田邊浩編、『数学嫌いのための社会統計学(第3版)』、法律文化社、2023年
参考図書
/Reference Books
必要に応じて、参考となる文献を紹介する。
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 イントロダクション 社会統計学の意義、学ぶ目的について説明する。
2 第2回 関連の強さを測ってみよう 独立と関連とは何か?、属性相関、ファイ係数、ユールのQ、クラメールのV(テキスト第6章)
3 第3回 連続変数の関連を分析してみよう①――相関係数 散布図、相関係数の意味、相関係数の算出、相関係数の目安(テキスト第7章)
4 第4回 連続変数の関連を分析してみよう②――回帰分析の基礎 散布図、回帰直線、回帰式、最小二乗法、決定係数(テキスト第8章)
5 第5回 連続変数の関連について実践練習しよう PCを用いた実践データ演習
6 第6回 みえない関係を探ってみよう 第3の変数(コントロール変数)、エラボレーション、疑似関係、媒介関係、偏相関係数(テキスト第9章)
7 第7回 確率論の基礎を知ろう 確率、確率変数、確率分布(テキスト第2章)
8 第8回 全体の中の位置をつかもう 正規分布、標準化、偏差値(テキスト第10章)
9 第9回 推測統計の意義を考えてみよう 母集団、標本、無作為抽出、中心極限定理(テキスト第11章)
10 第10回 統計的推定の考え方を知ろう 区間推定、信頼度、信頼区間、比率の推定(テキスト第12章)
11 第11回 統計的推定について実践練習しよう PCを用いた実践データ演習
12 第12回 統計的検定の考え方を知ろう 帰無仮説と対立仮説、検定統計量、臨界値、棄却域、採択域、有意水準、仮説検定の手順、仮説検定の誤り(テキスト第13章)
13 第13回 統計的検定により集団間の違いを捉えよう 平均の差の検定、比率の差の検定(テキスト第14章)
14 第14回 統計的検定により離散変数の関連を考えてみよう 独立性の検定(テキスト第15章)
15 第15回 統計的検定について実践練習しよう PCを用いた実践データ演習

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