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[ 時間割名 ] [授業科目名]

[時間割担当]

[ 単位数 ] [ 実施期 ]

[曜日・時限]

[ 対象学生 ]

統計学Ｂ(418060) Statistics B 統計学Ｂ(2012X039)

王昊凡

後期 2 選択

木・1

工学部機械(4期) 工学部総合機械(4期) 工学部電気電子(4期) 工学部建築(4期) 情報学部情報ＳＹ(4期) 情報学部情報ＤＺ(4期) 情報学部総合情報(4期)

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科目の概要

統計学は近年ビジネスの世界を含め、様々な分野で脚光を浴びており、学生時代にこれを理解しておくことは極めて有用である。本講義では、統計学の具体的な解析方法をいくつか取り上げ、学習する。統計学（とくに講義担当者の専門である社会調査）で用いられる一般的な解析手法（区間推定、仮説検定、クロス集計、相関係数の算出、重回帰分析など）について、それぞれの概要を理解することが本講義の目的である。

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授業の内容

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学習到達目標

[1]‑ イントロダクション [1] 無作為抽出という概念について正しく理解する [2]‑ 統計学の基礎１：サンプリングとは何か？ [2] 仮説検定の手順について正しく理解する

[3]‑ 統計学の基礎２：記述統計量を算出する [3] 統計学的手法を用いて因果関係を分析する考え方につい

[4]‑ 統計学の基礎３：確率分布て理解する

[5]‑ 推測統計学の基礎１：区間推定 [4] 疑似相関とシンプソンのパラドクスについて理解し、多 [6]‑ 推測統計学の基礎２：仮説検定とは何か変量解析の重要性を理解する

[7]‑ 推測統計学の基礎３：検定の実際 [5] 回帰分析の概要と分析結果（表）の見方を理解する [8]‑ 統計解析の基礎１：因果分析の基礎

[9]‑ 統計解析の基礎２：クロス集計と独立性の検定 [10]‑ 統計解析の基礎３：相関係数の算出

[11]‑ 統計解析の基礎４：変数間の関連を見抜く（疑似相関とシンプソンのパラドックス）

[12]‑ 統計解析の応用１：回帰分析の基礎 [13]‑ 統計解析の応用２：重回帰分析 [14]‑ 統計解析の応用３：回帰分析の応用 [15]‑ 統計解析の応用４：因子分析 [16]‑ 期末試験

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成績評価の方法

小テストおよびコメントペーパー（40%程度）、期末試験（60%程度）で評価する。

小テストおよび期末試験を正当な事由無く欠席した場合は、単位取得が不可能となるので注意すること。

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教科書

田栗正章・藤越康祝・柳井晴夫・Ｃ・Ｒ・ラオ『やさしい統計入門』講談社

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参考書

与謝野有紀ほか編『社会の見方、測り方―計量社会学への招待』勁草書房

岩井紀子・保田時男『調査データ分析の基礎―JGSSデータとオンライン集計の活用』有斐閣ボーンシュテット＆ノーキ『社会統計学』ハーベスト社

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履修要件

高校数学（とくに確率）の基礎レベル程度の知識は必要である。統計学Aよりやや高度な内容を扱うので、数学に苦手意識がある人は統計学Aを先に受講することも検討してほしい。

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履修上の注意事項

プリントを配布するが、各自自発的に板書や授業内容のメモを取り、復習に役立てること。

予習に関しては教科書の指定箇所に必ず目を通し、復習に関してはプリントやノートの見直しを行うこと。

また、授業および試験などで計算問題を解いてもらうことがあるので、小さいものでよいので電卓を持参してほしい（携帯電話ではなく専用のもの）。

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履修者の遵守事項

授業の妨げとなるような行為は禁止する。とくに大声での私的な会話など、他の受講者の授業を受ける権利を妨げる行為をした者については、単位認定の対象から外すなど厳しく対処するので、受講者はその旨了解しておくこと。

(2)

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その他 (科目)

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その他 (授業)

講義資料等は下記のURLで公開する予定である。

https://sites.google.com/site/wanghaofansushi

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備考

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学位授与の方針に対する貢献度

学位授与の方針貢献度

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該当なし