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英語学特殊講義10

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科目名 英語学特殊講義10
教員名 塚本聡
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 英文学専攻
学期 後期 履修区分 選択必修
授業概要 コーパス言語学の実践
授業のねらい・到達目標 PCを使用しながら、コーパスそのものに触れ、検索や集計などのデータ処理を実践し、コーパス言語学における基本的以下の技能を習得することを目標とする。
・客観的な分析の基礎となる計量分析について実践することができる。
・計量データに伴う統計処理を行うことができる。
・統計ソフトRを使用することができる。
授業の方法 PCを使用した演習および実習形式。各段階ごとにレポート課題が課される。
本授業の事前・後学習は、各２時間の学習を目安とします。
授業計画
1 導入：コーパス言語学の基本的事項について確認する。

【事前学習】コーパス言語学の特徴、手法を確認しておくこと。

【事後学習】ソフトウェアの使用に習熟しておくこと。
2 統計処理の方法：統計の基本概念

【事前学習】コーパスを利用し、数値データを入手できるようにしておくこと。

【事後学習】実際のコーパスデータに対し、統計手法を適用しておくこと。
3 統計処理の方法：確率分布、期待値、帰無仮説

【事前学習】Excelでの数値計算について操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、各種の数値を計算しておくこと。
4 統計処理の方法：χ2乗検定

【事前学習】統計の基本概念である帰無仮説について理解しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、検定を実行しておくこと。
5 データ整理・管理：Excelの利用、関数の活用

【事前学習】言語データの集計等を行っておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、効率的なデータの集計・整理を実行しておくこと。
6 統計ソフトR：基本操作、基本統計量

【事前学習】統計ソフトRについての基本操作を調査しておくこと。

【事後学習】複数の事例をRを利用し統計量を計算しておくこと。
7 統計ソフトR：χ2乗検定

【事前学習】Rの操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、χ2乗検定を実行しておくこと。
8 統計ソフトR：多変量解析－クラスター分析

【事前学習】Rの操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、クラスター分析を実行しておくこと。
9 統計ソフトR：多変量解析－対応分析

【事前学習】Rの操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、対応分析を実行しておくこと。
10 統計ソフトR：多変量解析－主成分分析

【事前学習】Rの操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、主成分分析を実行しておくこと。
11 統計ソフトR：多変量解析－単回帰分析・重回帰分析

【事前学習】Rの操作方法を確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データに基づき、回帰分析を実行しておくこと。
12 統計処理を活用した文法項目の研究：地理的分布の分析

【事前学習】Rに関する長所・短所、および地理的区分を確認しておくこと。

【事後学習】統計処理の長所を生かした研究テーマとなるよう改善しておくこと。
13 統計処理を活用した文法項目の研究：レジスター間の相違の分析

【事前学習】Rに関する長所・短所、およびレジスターの差異を確認しておくこと。

【事後学習】統計処理の長所を生かした研究テーマとなるよう改善しておくこと。
14 統計処理を活用した文法項目の研究：時系列変化の分析

【事前学習】Rに関する長所・短所、および通時的変化を確認しておくこと。

【事後学習】統計処理の長所を生かした研究テーマとなるよう改善しておくこと。
15 授業まとめ、最終プレゼンテーション

【事前学習】コーパス言語学で可能な研究テーマについて調査しておくこと。

【事後学習】多変量解析を用いたコーパス言語学の特徴を確認しておくこと。
その他
教科書 齊藤俊雄　他 『英語コーパス言語学　基礎と実践』 研究社 2005年
参考書 石川 慎一郎、前田 忠彦、山崎 誠（編） 『言語研究のための統計入門』 くろしお出版  2010年
成績評価の方法及び基準 レポート(50%)、授業参画度(30%)、プレゼンテーション(20%)
授業参画度は、指名時の発表、ディスカッション等により評価します。
レポートは、授業時4～6回の課題レポート及び期末のレポートにより評価します。
オフィスアワー 研究室において、月曜・火曜　１２：２０～１３：００およびアポイントメントによる。

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