科目一覧へ戻る | 2023/07/20 現在 |
開講科目名 /Class |
社会統計入門/Introduction to Social Statistics |
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授業コード /Class Code |
BA00051001 |
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 |
水2(後期)/WED2(AUT.) |
単位数 /Credits |
2.0 |
主担当教員 /Main Instructor |
中谷 勇哉/NAKATANI YUYA |
科目区分 /Course Group |
【専門教育科目】 〈学部共通科目〉/*** MAJORS *** 〈Basic Subjects〉 |
遠隔授業 /Remote lecture |
No |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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中谷 勇哉/NAKATANI YUYA | 現代社会学部/Contemporary Social Studies |
授業の方法 /Class Format |
対面授業(講義) |
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授業の目的 /Class Purpose |
この授業は、社会調査(特に量的調査)の基礎的な知識の習得と意義の理解を目的とする。そのために、量的な社会調査の目的や基本的な統計学の知識を説明したあと、それを使ってできることを紹介する。 また、この授業は現代社会学科のディプロマ・ポリシー2(思考力・判断力・表現力等の能力)の達成に寄与するものである。 |
到 達 目 標 /Class Objectives |
・基礎的な統計学の知識について説明することができる。 ・グラフや表を読み取ることができる。 ・社会調査における統計学の意義について説明することができる。 |
授業のキーワード /Keywords |
社会調査・量的調査・統計学 |
授業の進め方 /Method of Instruction |
統計的知識が社会調査に実際にどう使われているか理解することを目的に座学を行っていきます。そのため、この授業(特に第12回以降)では数学的に高度な部分は割愛します(より専門的な知識は2年次以降に学習する)。 また、理解を確認・深めるために適宜課題を出す。 |
履修するにあたって /Instruction to Students |
今まで履修した授業と関連付けて理解すること。 |
授業時間外に必要な学修 /Expected Work outside of Class |
次回内容を予告するので、下調べしておく。(60分) 学んだ内容が実際にどう使われているのか調査・確認する。(60分) |
提出課題など /Quiz,Report,etc |
数回の講義内課題と期末リポートを課す。講義内課題についてはフィードバックを次回冒頭で行う。 |
成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
講義内課題(60%) 期末リポート(40%) |
テキスト /Required Texts |
特に指定しないが、適宜資料を配布する。 |
参考図書 /Reference Books |
講義内で適宜紹介する。 |
No. | 回 /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 |
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1 | 1 | ガイダンス・イントロダクション | 講義の進め方と目標 | |
2 | 2 | 社会調査の目的 | 何のために社会調査を行うのか | |
3 | 3 | 社会調査における統計学の役割 | 社会調査と統計学、量的調査と質的調査の比較 | |
4 | 4 | 既存統計資料の収集と読み方 | 既存統計資料の入手方法と読み方 | |
5 | 5 | 基本統計量 | 代表値、散布度 | |
6 | 6 | グラフと表の読み方・表し方(1) | グラフ・表の種類 | |
7 | 7 | グラフと表の読み方・表し方(2) | グラフ・表の読み方、注意点 | |
8 | 8 | 調査のデザインとサンプリング | 母集団と標本、サンプリング | |
9 | 9 | 統計学で人を騙す方法 | 騙されたり騙したりしないように、問題のある統計を紹介 | |
10 | 10 | 相関関係と疑似相関 | 散布図、相関係数、疑似相関 | |
11 | 11 | 質問紙を作ってみよう | 実際に簡単な質問紙を作成してみる | |
12 | 12 | 仮説検定の気持ち | 仮説検定とはなにをするものなのかを大まかに紹介 | |
13 | 13 | 統計学でできること(1) | 重回帰分析などを用いた研究例の紹介 | |
14 | 14 | 統計学でできること(2) | テキストマイニングなどを用いた研究例の紹介 | |
15 | 15 | まとめ | 講義の総括と統計学の有効性の確認 |