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    授業内容詳細

 統計学Ⅱ
   Elementary Statistics Ⅱ
授業科目区分
共通教育科目・一般教養科目(自然分野)
担当者 樋口 くみ子(准教授)
グレード G2
テーマ 社会調査のための統計学入門(2)推測統計編
キーワード 推測統計,ランダムサンプリング,確率論,推定,検定
開講年度
2017
開講時期
配当年次
1・2・3・4
単位数
2

授業の目的及び概要  この授業では、推計統計の基本的概念と母集団の特徴を推定するための確率と確率分布についての知識修得を目的とする。具体的には、確率の考え方、条件つき確率、離散的確率変数と連続的確率変数、期待値等について学修し、二項分布や正規分布、正規分布から標準正規分布に変換する方法等について解説する。授業において、様々な推計統計に関する課題に取り組むことで、比率に基づいて統計的推論を行ったり、母集団の特徴を分析する力を身につける。
履修条件
科目の位置づけ(DP・CPとの関連)  この科目は教養部開講の共通教育科目のうち、一般教養科目(自然分野)になります。この科目では、実社会で役立つ知識のうち、集団の意見や意識などを把握し分析するための数的処理能力、情報活用能力を身につけることができます。
 この科目は、各学部の学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と経験を通じて身につける知識や能力のうち、以下に該当します。
(国際学部)
1. グローバル化する現代社会の諸問題を理解し、理論と知識をもってその解決に向けて自ら考え、取り組む姿勢を身につけている。
(経済学部)
1. 日本語及び外国語の活用能力、数的処理能力、情報活用能力とともに幅広い教養及び国際感覚を身につけている。
(法学部)
4. 論理的な思考力と豊かな表現力とともに幅広い教養および実践感覚を身につけている。
学修の到達目標  次の三点を到達目標とします。
1. 推測統計の背景にある理論的知識と前提を理解している
2. Excelを用いて、基礎的な推定・検定ができるようになる
3. 統計データの分析結果を読み解くことができる
授業の方法  この授業はPC教室で行う双方向型授業として、基本的に(1)前半の講義部分と(2)後半の実習部分とに分けて指導を行います。
(1) 授業の前半では、講師がパワーポイントと配布資料を使い、統計学およびデータの分析方法を解説します。毎回の授業は、前回の復習を軽く行ったうえで新しい項目の解説を行います。その際にはクリッカーを通してリアルタイムで受講生の皆さんに問題を解いてもらい、授業の進度などに対する感想を述べてもらうこともあります。これにより、授業内容への理解習熟度を確認し、授業スピードを調整していきます。
(2) 授業の後半では、受講生の皆さんにパソコンを用いて実際に分析作業を行ってもらいます。講師は机間を巡りながら個別に質問に応じるかたちで、受講生の皆さんの作業が進むようにアドバイスしていきます。
(3) なお、欠席者のために、毎回の配布資料は授業終了後にWeb(IT’s Class等)でも配布予定です。
(4) ICTとしては、上記に述べたように①パワーポイントによる授業の実施、②クリッカーの使用、③情報端末の利用(PC教室での講義になります)、④It’s classの活用を行います。
(5)フィードバックとして、小テストについては採点をして返却します。
授業外の学修(予習・復習等) (1) 予習として、テキストで指定した箇所は、次回の講義までに読んでおくこと
(2) 復習として、授業時に配布するレジュメや資料をよく読み、定期試験にそなえること
(3) 授業時に実習作業や分析作業が終わらなかった場合、次回の講義時までに各自終わらせておくこと
テキスト・参考書 テキスト:
神林博史・三輪哲(2011)『社会調査のための統計学――生きた事例で理解する』技術評論社(¥1,980+税)
※配布プリントとテキストを併用し授業を進めるので、テキストは必ず購入してください。配布プリントは授業後にIt’s Classでも配布します。
成績評価の基準・方法 (1) 成績評価は小テスト3回(20点×3=60点)、定期試験(40点)、を予定しています。
(2) 各課題および定期試験では、「学修の到達目標」に掲げる三つの目標についての理解習熟度を問います。
履修上の注意事項など (1)毎回の配布資料をまとめて保管できるよう、フォルダーを用意しておくとよいでしょう。
(2)この授業は「統計学Ⅰ」の続きになります。本授業を受ける前に「統計学Ⅰ」を受講しておいてください。
(3)また、この授業はパソコンが使えること、Excelの基本操作(ファイルを開く、入力する、保存する)ができることが前提となります。そのため、独学でこれらの操作法が習得できていない場合は、「統計学Ⅱ」を受講する前に「情報リテラシーA」と「情報リテラシーB」の受講を強くおすすめします。
この科目の履修にあたって (1)この授業では、可能な限り数式を使わずに統計学の基礎知識を理解したうえで、Excelなどの統計ソフトを用いてデータを集計・分析していきます。アンケートの取り方や分析方法を学んでみたい――だけどこれまで数学が苦手で中々踏み出せなかった、過去に「統計学」の関連科目を学んでみたけどうまく理解できなかったという人に、ぜひ受講をおすすめします。
(2)授業内容は積み重ねの授業であるため、とりわけ積極的な参加が求められます。やむを得ず欠席をした回は、教科書と配布資料を読み十分にキャッチアップを図っておくことが必須になります。
オフィスアワー 月 13:00~14:30 花岡コモンズ 授業の質問、メンタル支援
金 10:40~12:10 相談ラウンジ(八尾4階) 


第1回 オリエンテーション

統計学における推測統計の位置づけと授業の目標、各回の授業内容の概要、授業方法、成績評価などについて説明する。資料は当日配布する

第2回 全数調査と標本調査――ランダムサンプリングの考え方と方法

推測統計の大前提となるランダムサンプリングの考え方と方法について、その歴史的発展の経緯(米国大統領選挙の世論調査)もふまえて学ぶ。テキスト164-172頁を事前に読んでおくこと

第3回 記述統計と推測統計

記述統計と推測統計の違いを整理し、推測統計の基礎概念について学ぶ。テキスト174-176頁を事前に読んでおくこと

第4回 推測統計の基礎(1)確率論の基礎概念

確率変数や確率分布など確率論の基礎概念について、宝くじなどを例に考えていく。資料は当日配布する

第5回 推測統計の基礎(2)正規分布

さまざまな確率分布のうち正規分布について、受験で用いられる「偏差値」(T得点)の算出方法も交えながら学ぶ。テキスト71-74頁を事前に読んでおくこと

第6回 推測統計の基礎(3)ポアソン分布、二項分布

さまざまな確率分布のうち、ポアソン分布と二項分布について、事故発生率や野球の打率などの具体例も交えながらそれぞれの特徴を抑える。資料は当日配布する

第7回 推測統計の基礎(4)標準化

正規分布から標準正規分布への変換方法(標準化)について学ぶ。資料は当日配布する

第8回 統計的推定(1)点推定と区間推定

収集したデータから母集団の平均値を予測する方法として、点推定と区間推定について学ぶ。統計的推定の174-180頁を事前に読んでおくこと

第9回 統計的推定(2)推定の理論的背景

推定の理論的背景として、中心極限定理について学ぶ。実習ではくじびきをもとに中心極限定理の法則を実体験として学ぶ。テキスト181-185頁を事前に読んでおくこと

第10回 中間まとめ

中間まとめとしてこれまで学んだ統計的推定の方法について整理を行う。資料は当日配布する

第11回 統計的検定(1)統計的検定の考え方と方法

統計的検定の考え方と方法、検定の際に留意しなければならない点について解説する。テキスト188-203頁を事前に読んでおくこと

第12回 統計的検定(2)カイ二乗検定

統計的検定のうち、カイ二乗検定の方法について学ぶ。実習ではExcelを使い、実際に検定を行う。テキスト206-221頁を事前に読んでおくこと

第13回 統計的検定(3)t検定

2つの平均値の差の検定を行う手法として、t検定について学ぶ。テキスト224-228頁を事前に読んでおくこと

第14回 事例にまなぶ推定・検定――さまざまな調査系論文を読み解く

さまざまな調査系論文をもとに、これまでの授業で扱った分析手法以外も紹介しながら推定・検定結果の読み方のポイントを学ぶ。資料は当日配布する

第15回 総まとめ

これまでの授業をふりかえり、学んだ内容を総合的に繋げて理解する