【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高度な専門知識
　経済学研究科に係る主要科目として，本講義では本研究科の教育目標である経済学に関する理論的・実証的な知識と能力を身につけるため，特に官庁統計などの大規模調査された結果を個票データと表形式データとして公開する場合の利点と欠点について学ぶ。

【到達目標】

1.個票データと表形式データの性質について説明できる。
2.個票データと表形式データに対して秘匿措置を施すことができる。
3.個票データと表形式データに対するリスク評価を行うことができる。
4.修士論文の方向性を見つけることができる。

【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高度な専門知識，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.個票データ（ミクロデータ）の作成方法と性質
2.表形式データ（集計データ）の作成方法と性質
3.個票データ，表形式データのリスク評価方法
4.個票データ，表形式データの秘匿方法
5.実際の個票データに対する演習(1)
6.実際の個票データに対する演習(2)
7.実際の個票データに対する演習(3)
8.実際の個票データに対する演習(4)
9.実際の個票データに対する演習(5)
10.実際の個票データに対する演習(6)
11.修士論文の経過報告と研究計画の作成(1)
12.修士論文の経過報告と研究計画の作成(2)
13.修士論文の経過報告と研究計画の作成(3)
14.修士論文の経過報告と研究計画の作成(4)
15.修士論文の経過報告と研究計画の作成(5)

予習（1時間程度）
復習（3時間程度）

【予習・復習】

 

【授業関連科目】

計量経済学特殊講義，統計学特殊講義

【成績評価方法・注意】

成績評価方法：レポート（30%），発表（70%）
毎回の発表内容と「到達目標」の到達度によって評価する。

【教科書】

教科書を使用しない

【参考書】

著者：Willenborg, L. and Waal, T.　書名：Elements of Statistical Disclosure Control　出版社：Springer