シラバス参照
年度
2022
講義コード
20L40601
講義名
統計分析入門
担当教員
田村龍一
担当教員（英字）
Tamura, Ryuichi
講義期間
後期
授業形態
講義
単位数
2
履修上の注意点
ディプロマポリシーとの関連
知識・理解
基本的技能・態度
コミュニケーション能力
総合活用力
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授業の概要
講義は「記述統計」「集計」「推測統計」の順に展開する。記述統計では、位置・散らばりに関する記述統計量の定義と性質を理解し、データの特徴を把握するという記述統計の目的を理解してもらう。次いで共分散・相関係数をはじめとする多変量統計指標について理解する。そして大量のデータをExcelを使って見通し良く集計するための技術について説明する。
推測統計では、母集団の特徴を手元の標本で推測するという考え方に習熟する。このために必要な数理統計学の基本理論を提示したのち、仮説検定の仕組みを学び、コースを問わず実用性の高い各種検定手法について習熟してもらう。授業後には各自のPCにてExcelを使ってこれまで学んだことを実践し、社会人レベルのExcelスキルを身につけてもらう。
[授業形態]
本授業は受講定員数が多い「大規模授業」として扱われるため、受講方法は主に国際経済学部生に対しては「リアルタイム配信」型、他学部生は「ライブビューイング型」という「ハイブリッド型」となる。警戒レベル3以上の授業形態については備考を参考のこと。
授業目標
社会や経済に関するデータをExcelを使ってグラフや表によってまとめることができる。そして記述統計・推測統計の各手法についてその目的を理解し、データの特性に応じてExcelの技法や関数を用いて適切な統計的な問題解決を行うことができる。
授業計画（授業スケジュールと内容）
第１回 イントロダクション：授業の進め方・データの扱い方入門
第２回 記述統計(1)：代表値の種類と使い方
第３回 記述統計(2)データの散らばり：分散・標準偏差・変動係数の定義と使い方
第４回 記述統計(3)2つのデータの関係性を調べる：共分散・散布図・相関
第５回 記述統計(4) 集計の技術
第６回 推測統計(1)：母集団・サンプリング・標本
第７回 推測統計(2)：データと確率・大数の法則
第８回 推測統計(3)：中心極限定理・標準誤差・信頼区間
第９回 第8回までのまとめと、中間レポートの提示
第10回 連続型確率変数と統計分布
第11回 仮説検定の設定方法と種類
第12回 仮説検定の実際(1)：z検定・t検定
第13回 2群の差に関する仮説検定(1)カイ二乗検定
第14回 2群の差に関する仮説検定(2) t検定
第15回 第15回までのまとめと、最終レポートの提示
事前事後学習（学習課題）
各回の講義前に講義資料をWebClassにアップロードするので、目を通して疑問点を明確にしておくこと。なお、資料はPDFで配布し紙では配布しない。
各回の講義終了後には、授業内容をExcelで実践するための復習教材をWebClassにアップロードする。各自PCを使って実行しておくこと。
成績評価方法
中間レポート50%、最終レポート50%で評価する。
教材（テキスト）
教員が作成したものを利用する。
参考文献
・「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)」、東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会
・「統計学の図鑑」、涌井良幸・涌井貞美著、技術評論社
使用言語
日本語
抽選・選抜条件
自宅または大学のCP演習室などでExcelが使えるパソコンにアクセスできる環境にあることが必須である。
実務経験のある教員による授業科目
備考
【オンライン授業に切り替えた場合の授業形態】
授業形態：オンデマンド型
資料・連絡事項掲載場所：WebClass
講義資料や授業連絡は、全てWebClass（木曜1限）から発信し、ManabaやeMMAは使わない。
添付ファイル
更新日付
2022/03/01 08:41