シラバス1

【授業の目的】

経済学部経済学科に係る専門科目（選択必修科目）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。

【到達目標】

社会保障・福祉政策の分析を行う上でのデータ処理の考え方や手法について学ぶ。
到達目標
１．目的に応じて政府統計を入手できる。
２．Pythonを用いてデータ解析を行い、その結果について解釈できる。

【授業計画】

この講義は対面で行う予定ではあるが、学校閉鎖等のオンライン対応時にはZoomを使った遠隔授業を行う。講義日の前日までに具体的な指示を「講義掲示板」から送信します。

１．ガイダンス
　　【事前学習】シラバスを読む
　　【事後学習】分からないところを復習する

２．雇用形態と所得格差
　　【事前学習】指定されたデータをダウンロードする
　　【事後学習】ジニ係数を計算する

３．要介護の地域差
　　【事前学習】指定されたデータをダウンロードする
　　【事後学習】介護の発生率を推計する

４．バリアフリーと介護
　　【事前学習】指定されたデータをダウンロードする
　　【事後学習】操作変数法について復習する

５．人口統計学の基礎
　　【事前学習】少子高齢化について調べる
　　【事後学習】指定されたデータをダウンロードする

６．出生率の推計と子育て支援
　　【事前学習】日本の少子化対策について調べる
　　【事後学習】コーホート別出生率、将来人口推計を作図する

７．死亡率の推計と年金
　　【事前学習】生命表について調べる
　　【事後学習】年齢別生存率、平均寿命の将来予測を作図する


８．中間レポート報告
　　【事前学習】レポート研究について報告の準備をする
　　【事後学習】レポート課題に取り組む

９．医療ビックデータの活用
　　【事前学習】レセプトデータ、DPCデータについて調べる
　　【事後学習】レポート課題に取り組む

10．医療における統計学の活用
　　【事前学習】患者調査について調べる
　　【事後学習】統計の基礎を復習する

11．相関、回帰、分散
　　【事前学習】疑似レセプトデータをダウンロードする
　　【事後学習】Pythonで記述統計・散布図を作成する

12．最尤推定法
　　【事前学習】選択・情報・交絡バイアスについて調べる
　　【事後学習】病気の発生率を推計する

13．共分散分析
　　【事前学習】アウトカム評価について調べる
　　【事後学習】病気の発生率を推計する

14．生存時間解析
　　【事前学習】時系列データについて調べる
　　【事後学習】レポート課題に取り組む

15．最終報告
　　【事前学習】レポート課題について報告の準備をする
　　【事後学習】レポート課題に取り組む

【予習・復習】

予習（１時間程度）講義で使用するデータを事前にダウンロードしてくること。
　　　　　　　　分からない単語は、インターネットや参考書を利用して調べてくること。
復習(３時間程度）課題レポートに取り組み、授業の理解を深める。

【授業関連科目】

データサイエンス入門ｌ・ll、統計プログラミング、経済シミュレーションｌ、社会保障論ｌを履修していることが望ましい。

【成績評価方法・注意】

レポート（60％）や発表（20％）、受講態度（20％）を総合的に評価する。
中間報告と期末レポートを課す。
中間報告については、授業内にフィードバックする。

毎回、講義の初めに各自のスートフォンを用いて出席登録を行うので、スマホを持参すること。

【教科書】

プリントを配布する

【参考書】

適宜指示する
著者：青木智典　書名：Pythonによる医療データ分析入門　pandas+疑似レセプト編　出版社：技術評論社
著者：和田光平　書名：Excelで学ぶ人口統計学　出版社：オーム社

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】