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授業科目名 統計学基礎
分類自然科学
時間割番号 CANK03
担当教員名 生間 元基
開講学期・曜日・時限 前期・金・V 単位数 2
<対象学生>
全学部生
<授業の目的>
この科目は「連携開設科目(主幹大学:山梨県立大学)」です。

本科目では、統計学のもっとも基本的な考え方、とりわけ、社会や福祉にかかわる統計を読み解くための基礎を教えます。具体的には次の三つをおこないます。
(1) 基本的な統計量・図表・分析手法について、その発想や原理を解説する。
(2) それらの統計量・図表・分析手法の、計算や作図の手順を実行してもらう。(計算しやすいように丸めた架空のデータを用いる)
(3) 各自が興味をもった現実のデータをレポートで紹介してもらい、皆で解釈してみる。
原理的な解説と計算演習の経験とを通して、統計のしくみを立体的に理解してもらうこと、そして最終的に、既存の統計図表や分析報告書を、受講者自身の関心に活用できるようになってもらうことがねらいです。
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
全学共通教育科目向け
記号コンピテンシー(能力・資質)説明 
A共通汎用能力2・情報リテラシー情報選択力収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。
B3・数量的リテラシーさまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。
C4・論理的思考力情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
共通
1基本的な統計量・図表・分析手法の発想や原理を踏まえて、それらの計算や作図を実行できる。B
2基本的な統計量・図表・分析手法の知識を使って、既存の統計図表や分析報告書を読み解くことができる。A
3自身の関心に即して、既存の統計図表や分析報告書を引用しながら、学術的な文章を書くことができる。C
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
130%毎回のリアクションペーパー
235%課題レポート
335%課題レポート
合計100% 
<授業の方法>
同時双方向型の遠隔授業です。Google ClassroomおよびMeetを使用します。簡単にいえば、「講師と学生の両方が、時間割どおりの曜日・時限に、パソコン等の前に座って、ライブ通話に参加している」という形の授業です。

==重要==
履修希望者は、事前にClassroomにて「クラスに参加」の手順を済ませてください。
クラスコードは yz53uaj です。
(1) 毎回の授業はMeetのライブ通話で行います。
  - MeetへのリンクはClassrooomのトップページに掲載します。
(2) Classroomはおもに次の用途で使います。
  - 講義資料(プリント)の配布
  - 毎回のリアクションペーパーの提出(簡単なアンケート形式)
  - レポートの提出(word等のワープロソフトで作成し、pdfファイルで提出)
(3) アクティブラーニングを行います。
  - 授業中に、かんたんな計算や作図をしてもらう機会を設けます。
  - 提出されたレポート等について、授業中に発言や対話をしてもらう機会を設けます。
<受講に際して・学生へのメッセージ>
本科目の履修にあたって、他科目の履修の有無は問いません。統計や社会調査に関連する他科目の予習または復習として本科目を役立てることは、大いに歓迎します。

(1) 授業の際は、電卓・定規・講義資料(各自でダウンロード・印刷)を、手元に用意してください。
  - 電卓はスマホアプリ等も可。
  - 関数電卓は不要です。
(2) レポートは、手書きではなくパソコンで作成してもらいます。
  - word等のワープロソフトが必要です。
  - excel等の表計算ソフトや統計ソフトは不要です。
(3) 自分のレポートが他の受講者に対して公開されることを、あらかじめご了承ください。
(4) 授業の録音・録画を禁じます。
(5) ダウンロードした教材等の再配布(自分以外の人に渡すこと)を禁じます。
<テキスト>
  1. 指定しません。
<参考書>
  1. 授業中に紹介します。
<授業計画の概要>
1タイトル第1回 ガイダンス・レポートの出題
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:レポートの提出に向けて、準備を始めてください。
授業内容ガイダンス・レポートの出題をおこなう。
*レポートは、各自の興味あるデータを皆に紹介するという課題です。レポートは他の受講者に公開し、それについて皆であれこれ考える回を設けます。
2タイトル第2回 統計学の考え方
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容統計学の考え方について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
3タイトル第3回 データの集計と図表化
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容データの集計と図表化について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
4タイトル第4回 中心と散らばり
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容中心と散らばりについて、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
5タイトル第5回 平均・分散・標準偏差
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容平均・分散・標準偏差について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
6タイトル第6回 クロス表
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容クロス表について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
7タイトル第7回 カイ二乗統計量、連関係数、独立性の検定
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容カイ二乗統計量、連関係数、独立性の検定について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
8タイトル第8回 クロス表の解釈とエラボレーション
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容クロス表の解釈とエラボレーションについて、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
9タイトル第9回 散布図
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容散布図について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
10タイトル第10回 共分散、相関係数、無相関の検定
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容共分散、相関係数、無相関の検定について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
11タイトル第11回 散布図と相関係数の解釈
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容散布図と相関係数の解釈について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
12タイトル第12回 回帰分析
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容回帰分析について、その発想や原理を解説し、練習問題を通して定着をはかる。
13タイトル第13回 レポートにおける出典挙示の考え方
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:目安として、各回の資料冒頭の「Summary」が理解できるようになれば十分です。
授業内容レポートにおける出典挙示の考え方について、その発想や原理を解説し、各自のレポートに反映してもらう。
14タイトル第14回 現実のデータを解釈する(1)レポートをもとに議論
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:自分や他の受講者のレポートを振り返って、学びを得てください。
授業内容提出されたレポートをもとに議論をおこなう。
15タイトル第15回 現実のデータを解釈する(2)レポートをもとに議論の続き
事前学習
事後学習
予習:講義資料をダウンロードして印刷し、目を通してください。
復習:自分や他の受講者のレポートを振り返って、学びを得てください。
授業内容提出されたレポートをもとに議論の続きをおこなう。
<備考>
(未登録)