シラバス1

【授業の目的】

授業の位置付け（対応するディプロマポリシー）：DP1専門知識，DP3思考力，DP4判断力
　経済学部経済学科に係る専門科目（必修科目）として，本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献することを授業目標とする。
　具体的には，多変量解析などの統計的手法を用いて社会事象を捉え，分析し，問題を解決する能力を身につけることを目標とする。

【到達目標】

　演習終了までに，受講生が次のことができるようになることが到達目標である。
1. 重回帰分析の手法を理解し，データに対して適用できる。
2. 主成分分析とクラスター分析を理解し，データに対して適用できる。
3. 数量化理論Ｉ類とIII類の手法を理解し，データに対して適用できる。
4. 判別分析の手法を理解し，データに対して適用できる。
5. 適合度検定の手法を理解し，データに対して適用できる。
6. 独立性の検定の手法を理解し，データに対して適用できる。
7. ビッグデータの特徴を把握できる。
8. 得られたデータに対して，調査の目的に沿う分析手法を選択できる。

【授業計画】

1) 授業の位置付け（対応するカリキュラムポリシー）：CP1専門知識，CP3思考力，CP4判断力，CP5会話・文章力，CP8持続性，CP9倫理観
2) 授業形態：講義と演習
3) 授業方法：能動型（アクティブラーニング）

1.統計学の概略とコンピュータ操作法の説明
2.統計解析ソフトについての説明と演習
3.重回帰分析
4.項目3のパソコンによる演習
5.主成分分析
6.項目5のパソコンによる演習
7.クラスター分析
8.項目7のパソコンによる演習
9.数量化理論Ｉ類
10.項目9のパソコンによる演習
11.判別分析
12.項目11のパソコンによる演習
13.数量化理論III類
14.項目13のパソコンによる演習
15.個々の経済データに対する報告
16.適合度検定
17.項目16のパソコンによる演習
18.項目16のパソコンによる演習
19.分割表における独立性の検定
20.項目19のパソコンによる演習
21.項目19のパソコンによる演習
22.ビッグデータに関する分析法
23.アメリカのセンサス個票データの特徴の把握
24.アメリカのセンサス個票データに対する分析
25.疑似ミクロデータの特徴の把握
26.疑似ミクロデータに対する分析
27.個々の経済データに対する分析
28.個々の経済データに対する分析
29.個々の経済データに対する分析
30.個々の経済データに対する報告

予習の時間：約1時間，使用するデータの選定など
復習の時間：約3時間，レポートの作成など

【予習・復習】

【授業関連科目】

統計学総論I，II，経済統計論I，II

【成績評価方法・注意】

成績評価方法：レポートと講義内の小レポート
到達目標にどの程度達したかを，演習時間内に提出する小レポートの内容などを基に評価する。（配点80%）提出した課題は採点し，問題点があればコメントをつけ訂正し，模範解答とともに次の演習で返却する。
数回作成するレポートの内容と発表内容なども評価の対象とする。（配点20%）

【教科書】

著者：佐井至道　書名：例解調査論　出版社：大学教育出版

【参考書】

適宜指示する

シラバス2

【授業形態】

【授業方法】

【受講生のPC等使用】

【初年次教育】

【接続科目】

【評価(方法)手段】