シラバス参照/View Syllabus |
科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2021/08/23 現在/As of 2021/08/23 |
開講科目名 /Course |
社会調査論a(18以前)/SOCIAL SURVEY(A) |
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開講所属 /Course Offered by |
経済学部/ECONOMICS |
ターム?学期 /Term?Semester |
2021年度/2021 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
火2/Tue 2 |
開講区分 /semester offered |
秋学期/Fall |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
安間 一雄 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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安間 一雄 | 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
本授業では基礎的な統計手法の学習とその背景にあるデータの性質の理解をもとに,社会調査および調査結果の分析を行うためのグループワークによる実践的訓練を提供する.いかなる専門領域においても客観的?科学的な研究をするためには,研究課題の設定に始まりデータ収集,さらにデータ処理及び結果の解釈に至る過程において常に方法論の妥当性と対象データの信頼性が保証されなければならない.せっかくよいテーマを選び分析方法の知識があってもリサーチデザインの選択を誤ったために意味のない研究になる例は数多くある.この授業では日常的なデータを素材として,その性質を記述し,現象の本質を推測できるように,科学的な分析方法を使い,さらにそれを創造的に応用することを学ぶ.基礎的な統計手法を学ぶことで身の回りの世界を客観的に理解することを目標とする.授業期間の後半は,自分たちで収集したクイズ問題の解答をさまざまな角度から分析し,前半で学んだ理論の応用を試みる.これに加えてグループでの調査研究の成果を発表してもらう. | ||||||||||
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
シラバス掲載のトピックに沿い,統計分析課題に Excel もしくは JMP(ジャンプ)を用いて取り組む.各授業とも教室のPCを用いて操作技術とデータ解釈を行う. 授業は LMS である Google Classroom および manaba を用いて資料の配付?回収を行う. サイトライセンスで利用できる JMP は学内の次のサイトにある手順書に従い学生個人の Windows/Macintosh PC にインストール可能である(学外でも利用可). http://www3.dokkyo.ac.jp/computer/index.htm#07 また,授業では学内リモートサーバーにある授業用フォルダーから課題書類をダウンロードして使用する.このリモートサーバーはVPN接続をすれば学外からもアクセスできる. PC → コンピューター → ネットワークドライブの割り当て → \\dok-fs.dokkyo.ac.jp\files\resource |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
各回とも十分な復習を必要とする.授業で扱った課題は自ら解決できるよう次回授業までに再度取り組むべきである. | ||||||||||
テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
学期末の到達度確認課題(授業への積極的参加度により評価を加減する) 60%. グループ研究の発表 40%. |
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関連科目 /Related Subjects |
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備考 /Notes |
授業では PC 教室を使用するが,受講者個人の持参 PC (Windows/Mac) を使用することも可能である.その場合,Excel および JMP を予めインストールしておくこと.Office 365 に含まれる Excel の使用はサポートしない.正規版 Excel の新規インストールについては教育研究支援センターで事前に相談すること. 第1回授業は遠隔で行う.資料はmanabaに掲載する. |
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到達目標 /Learning Goal |
社会調査に関する専門知識、ならびに社会調査データの整理手法を習得し、人々の意識や行動などの実態を分析のうえ、結果を報告および解説できるようにする。 |
回 /Time |
授業計画(主題の設定) /Class schedule |
授業の内容 /Contents of class |
事前?事後学修の内容 /Before After Study |
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1 | 統計量の種類(量的変量?質的変量).度数分布,相対度数,度数分布表,グラフ表現,記述統計と推測統計 | アンケートの取りかた,クイズ問題作成説明,グループワーク説明.ExcelおよびJMP基本操作方法,比例変量,間隔変量,順位変量,名義変量,平均値,中央値,最頻値,歪度,尖度,標準得点,標準偏差. | 十分な予習?復習を必要とする.グループを構成すること. |
2 | 代表値,値の広がり,正規分布,散布度,偏差値 | Excel関数による計算,基礎統計用語.グループメンバー報告?研究テーマ案発表. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
3 | 差の検定(対応なし/あり),分散分析,仮説(帰無仮説,対立仮説),プリテスト?ポストテスト | t検定,F検定,有意水準.グループ研究方法発表. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
4 | 相関散布図,相関係数,回帰直線,欠損値の推定,相関検定 | Excel関数による計算,JMPによる集計表現,相関検定,残差平方和 | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
5 | 多変量解析(1) 主成分分析?因子分析?クラスター分析(イ) | 主成分分析?因子分析?クラスター分析のうち導入部分 | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
6 | 多変量解析(2) 主成分分析?因子分析?クラスター分析(ロ) | 主成分分析?因子分析?クラスター分析のうち発展部分 | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
7 | 多変量解析(3) 要因計画法?重回帰分析?対応分析(ハ) | 変数の行列変換, | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
8 | 多変量解析(4) 要因計画法?重回帰分析?対応分析(ニ) | グループ研究計画発表. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
9 | 分割表分析 | カイ二乗検定.グループ研究中間報告. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
10 | クイズ問題解答集計(単純統計,複数回答処理,分散分析の応用) | Excel関数による計算,JMPによる分析 | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
11 | クイズ問題解答集計(分割表分析の応用) | Excel関数による計算,JMPによる分析 | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
12 | 信頼性係数,項目分析,ロジスティック回帰分析 | 主題に従う. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
13 | クイズ問題解答集計(ロジスティック回帰分析の応用) | 主題に従う.グループ研究最終報告. | 十分な予習?復習を必要とする.各統計手法の応用例を考案すること. |
14 | 総括 | 到達度確認課題 | - |