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    授業内容詳細

 社会調査論Ⅱ
   
授業科目区分
法学部専門教育科目・学際科目
担当者 乾 順子(准教授)
グレード G3
テーマ 社会調査について学び、データの集計、分析方法を学ぶ。
キーワード 標本抽出,代表値,クロス集計表,χ2乗検定,仮説の検定,分散,標準偏差,相関分析
開講年度
2018
開講時期
配当年次
2・3・4
単位数
2

授業の目的及び概要 ここでは調査結果を読み解く力、仮説を検証するデータ整理、結果を読み解く力を身に着けることを主眼とする。標本抽出や統計的な分析手法についても学ぶ。
データに基づき考え、多角的・複眼的見地からの考察力、さらに課題解決に向けた構想力を養っていく。

履修条件 春学期に開講する社会調査論Ⅰと連続して履修することを前提とします。
科目の位置づけ(DPとの関連) 法学部専門教育科目の1つです。2,3,4年生を対象とします。

学修の到達目標 社会調査とはどのようなものかが分かり、代表的な調査とその特徴を理解する。
質的調査と量的調査の違いや、量的調査で得られたデータをどのように示すのか、どのように分析するのかが分かる。平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差の意味が分かり、説明することができる。偏差値の意味についても理解する。自分でリサーチクエスチョンをもち、仮説をたてることができるようになること、独力で計算問題を解けるようになることが授業の目標となる。

授業の方法 資料を配布し、説明をしたあとに練習問題を解いてもらいます。
個人で考えたり、グループで意見を交換しあったり、発表してもらうこともあります。また、講義内容について、順番・内容の変更もあり得ます。


授業外の学修(予習・復習等) 社会問題に関する情報を広く新聞・テレビなどのメディアから取り入れておいてください。その際その情報を鵜呑みにするのではなく、その出典、根拠を調べてみましょう。

テキスト・参考書 『新・社会調査へのアプローチ―論理と方法』 大谷信介、後藤 範章、小松洋、木下栄二、2013年、ミネルヴァ書房
『政策リサーチ入門―仮説検証による問題解決の技法』伊藤修一郎、2011年、東京大学出版会
『社会調査のための統計データ分析』廣瀬毅士、寺島拓幸、2010年、オーム社
成績評価の基準・方法 授業への積極的参加の程度(30%)、期末試験(70%)によって評価します。
この科目の履修にあたって 社会調査について学ぶことにより、仮説検証による問題解決の方法を身に付けることができます。世の中に流布している言説が妥当であるのか、そうでないのかをデータをもとに実証できることは、今後社会人として生きていくうえで大いに役立つでしょう。


オフィスアワー 各教員のオフィスアワー受付曜日・時間・場所については、本学Webサイトの「オフィスアワー」ページに掲載しています。
<アクセス方法>
大学Webサイトの[トップページ]→[キャンパスライフ]→[教務情報]→[オフィスアワー]
<URL>
http://www.keiho-u.ac.jp/campuslife/affairs/officehour.html

授業の内容や学習上の問題などについて質問や相談を行いたい場合は、実施曜日・時限を確認のうえ実施場所を訪れてください。
※なお、非専任講師については、担当授業前、終了後の教室や講師控室等での質問、相談を受け付けています。


第1回 ガイダンス:社会調査とは

まず、ガイダンスを行う。続いて社会調査とは何か、社会調査の歴史を概観する。

第2回 社会調査論の流れ

社会調査の概要、リサーチクエスチョンの立て方、利用できるデータ(官庁統計等)を学習する。

第3回 標本抽出

母集団から標本を抽出する方法を学習する。
データの構造 、分布、相対度数、ヒストグラムについて学ぶ。

第4回 データと変数、グラフ

変数の種類と尺度。尺度と変数の対応について学ぶ。
グラフの読み取り方、適切なグラフの作成方法を理解する。

第5回 量的変数の代表値

平均値、中央値、最頻値、分布、散布度について学ぶ。

第6回 分布の広がりの特性値

分散・標準偏差・変動係数の計算法とその意味について学習する。
偏差値の意味について知る。

第7回 これまでの復習

前半に学んだことについての復習問題を解く。

第8回 質問文のつくり方

実際の質問文の作り方、仮説のつくり方を学ぶ。
仮説と独立変数、従属変数の関係が分かる。

第9回 相関分析

社会調査で得られたデータの分析手法について学ぶ。
量的変数と量的変数の関連を分析する手法として相関分析を理解する。

第10回 分布の種類

離散型確率分布と連続型確率分布、とくに正規分布について学ぶ。


第11回 標準化と標準正規分布

量的変数の標準化の方法と標準正規分布表を用いて確率を導く方法を学ぶ。

第12回 仮説の検定とクロス表

仮説を検定する方法、帰無仮説と対立仮説、クロス表を用いた仮説の検定方法を学ぶ。

第13回 多変量解析の手法

単回帰分析と重回帰分析の必要性について学ぶ。
媒介関係について実際の事例に基づき理解する。

第14回 まとめ(1)

8~13回目までのまとめ

第15回 まとめ(2)

本学期のまとめ