シラバス参照/View Syllabus |
科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2024/08/29 現在/As of 2024/08/29 |
開講科目名 /Course |
社会調査論b/SOCIAL SURVEY(B) |
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開講所属 /Course Offered by |
経済学部国際環境経済学科/ECONOMICS ECONOMICS ON SUSTAINABILITY |
ターム?学期 /Term?Semester |
2024年度/2024 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
金2/Fri 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 |
大床 太郎 |
遠隔授業科目 /Online Course |
- |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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大床 太郎 | 国際環境経済学科/ECONOMICS ON SUSTAINABILITY |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
【目的】 公共政策やマーケティングリサーチに必須となるアンケートを中心とした社会調査データ分析手法について、網羅的に概観することを目的とする。 【内容】 意図的に収集せずとも集まってくるビッグデータ解析、フィールドから室内など多様なレベルで行われる社会科学の人対象実験による因果推論などが席巻している中、それらの基礎をなしているのは社会調査データの収集と解析である。データ収集から解析に至るには、調査研究倫理など遵守すべき行動規範、収集前後の統計処理がある。 どのように実施すれば有効な社会調査たりうるのかを理解するには、実際のデータに触れながら自身で調査票を構築する、データ解析用のプログラミングを行う、解析結果を読み解くなど多くの能力を向上させる必要がある。本講義ではプログラミング例を丁寧に提供しながら実際に履修者に分析してもらうことに重点を置く。 【対象学生】 行動経済学?心理学に興味をもち、それを用いたSDGs対策やマーケティングに関心がある学生を対象とする。 【DPやCPとの関わり】 以下に必須となる社会調査の概念と方法の理解と関わっている ?国際的視野を有する優れた社会人、地域社会や国際社会に貢献できる実践的な人材 ?問題や関心に基づいてさまざまな知的領域を探索できる技能 ?データを収集し、情報を正しく読み取る調査?分析能力およびフィールドワークによって現地が抱える問題を的確に把握する能力 |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
【形式】 ?講義形式 ?オンラインでの全資料配布 【方法】 ?テキストが提供する詳細なサポートページを利用して演習問題を解き、各自でレポート作成 ?フィードバックとして、質問があった際には、全員で内容を共有するため、manabaを利用して教員の回答を配信 ?卒業研究や卒業後も利用可能な統計分析ソフトウェアRを用いる ?Rのインストール手順やクラウド実施についての詳細な情報提供 ?プログラムのコードはすべて無償提供 【履修上の注意】 本講義においては、より明示的に生成AIの一切の利用を禁止する。ただし、以下のように実施するので、気楽に受講してもいただきたい。 ?統計学入門で十分に理解できなかった学生も取り残さないように、基礎の基礎から復習 ?内容は盛りだくさんに見えるが、ざっと俯瞰できるようにするためであるため、初学者も抵抗なく理解可能 *?自分のラップトップPCを必ず持参すること?? |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
manabaを利用して講義資料を各回とも事前配布する。講義時間だけでは理解不足になるおそれのあることから、履修者は講義日の前日には講義資料を用いて予習する必要がある。また、知識の定着を図るため、全員が事後にRのコードをR Consoleに打ち込む必要がある。よって、事前学修に2時間、事後学修に2時間は最低限必要とされる。テキストである杉野勇(2017)「入門?社会統計学」法律文化社のサポートページにRコードが詳細に解説されているため、講義内で紹介する。それらを事前?事後学修に用いることが望ましい。 | ||||||||||
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 |
テキスト各章について、指定する練習問題をレポートすること(100%)。指定した問題において、Rコードを正確に打ち込み、社会調査データ解析に必要な分析手法の基本的な分析結果が出せており、正確な解釈をしているかどうかで判定する。 | ||||||||||
関連科目 /Related Subjects |
本講義は応用統計学を扱っていることから、統計学?多変量解析?計量経済学など、標準的な統計学を扱う講義全般と関連しているため、それらを並行履修することが望ましい。 | ||||||||||
備考 /Notes |
第1回で①レポートにおける指定問題の指示、②各自が自宅学習できる状況にするため、履修者自身のPCにRのインストールが可能かの確認、③R Studio Cloudの利用も全員ができるようにGmailアカウントへの紐付け作業の指示を行う。よって履修者は【①必ず第1回に出席し、②必ず自身のPCを持参し、③必ず事前にGmailアカウントを用意しておく】こと。 | ||||||||||
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 | イントロダクション?1変量の記述統計の基礎 | 1変量の要約方法について理解する。 | シラバスを事前に読んでおく。テキストの該当箇所を事後に読む。 |
2 | 2変数の関連の記述統計 | 積率相関係数とクロス表について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
3 | 推測統計の基礎 | 区間推定について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
4 | 統計的検定の一般型 | 統計的検定について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
5 | 2変数の関連の推定と検定 | 積率相関係数についての推測統計とクロス表のカイ二乗検定を理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
6 | 2群の母平均の差のt検定 | 2群の母平均の差のt検定、区間推定と効果サイズについて理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
7 | 平均値の差の分散分析 | 1要因分散分析と2要因分散分析について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
8 | 単回帰分析 | 最小2乗法と回帰係数の解釈について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
9 | 重回帰分析(I):t検定、F検定、効果の比較 | 重回帰分析におけるt検定、F検定について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
10 | 重回帰分析(II):モデルの複雑化と注意点 | 重回帰分析における2乗の項や交互作用について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
11 | 主成分分析と因子分析 | 非観測変数を含む分析方法の基礎について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
12 | ロジスティック回帰分析 | 一般化線形モデルとロジットモデルについて理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
13 | マルチレベル分析 | マルチレベル分析の概要について理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |
14 | 共分散構造分析 | 共分散構造分析の概要を理解する。 | テキストの該当箇所を事前事後に読む。事後に課題を実施する。 |