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基礎統計学

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令和２年度以降入学者 基礎統計学
教員名 菅野剛
単位数    2 学年    2 開講区分 文理学部
科目群 社会学科
学期 前期 履修区分 選択必修
授業形態 遠隔授業（オンデマンド型）
授業の形態 遠隔授業。 Google Chrome ブラウザ を使い Google Classroom で行います （クラスコード は Canvas LMS に掲載）。
授業概要 統計学は、現代社会を生きていく上で、必須の知識・考え方です。
「数学的な説明をできるだけ減らし図を多用することで、 数学に自信のない読者の方でも読み通せる ように工夫して」いる教科書で、統計学を学びます。

社会調査士カリキュラム 【 Ｄ 】 社会調査に必要な統計学に関する科目
授業のねらい・到達目標 ＜授業のねらい＞
・「データ分析の目的から統計分析に必要な基礎的な知識・考え方」を学びます。
・「本格的な続計分析である推測統計の考え方」を学びます。
・「データの型や目的に応じた様々な推測統計の分析手法を網羅的に」学びます。

＜到達目標＞
・統計学を学ぶ過程で論理や理屈を内面化し、教員や教科書等の権威を鵜呑みにするのではなく、自らの判断基準で考え、自ら学び続ける姿勢を身につけます。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
上記の＜知識＞＜技能＞の習得を経て，以下の＜能力＞を育むことが目標である。
・現代社会を論理的・批判的に捉えるための社会学的枠組みや方法の基礎を築くことができる。（A-3-2: 論理的・批判的思考力）

この科目は文理学部（学士（社会学））のディプロマポリシー DP 3 及び カリキュラム・ポリシー CP 3 に対応しています。
授業の形式 講義、演習
授業の方法 多段階の学びと難易度に応じた成績評価になります。
教科書『データ分析に必須の知識・考え方　統計学入門』と教材、やさしい課題に取り組み、統計学について学びます。
可能な人は、R のやさしい演習に取り組むことで、具体的なイメージをつかみます。
さらに意欲がある人は、別の教科書『初等統計学 原書第4版』と解説動画、難易度が高い計算問題や課題に取り組み、より深い理解を目指します。
どちらかの教科書を必ず購入して下さい。

※ 日本大学 NU-Apps/NU-AppsG の Googleドライブの利用上限が 5GB となる場合、内容や方法を変更する可能性があります。

本授業は事前に３時間、事後に１時間の学修を目安とします。
履修条件 履修は社会学科学生が優先されます。
授業計画
1 統計学とは (A-3-2)
【事前学習】記述統計と推測続計、確率モデル、統計的推定と仮説検定、様々な分析手法 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
2 母集団と標本 (A-3-2)
【事前学習】母集団、母集団サイズ、有限母集団、無限母集団、全数調査、標本調査、標本の大きさ （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
3 統計分析の基礎1 (A-3-2)
【事前学習】変数、尺度水準、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度、量的変数、質的変数（カテゴリ変数）、ヒストグラム、棒グラフ （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
4 統計分析の基礎2 (A-3-2)
【事前学習】代表値、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、四分位数、箱ひげ図、外れ値 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
5 統計分析の基礎3 (A-3-2)
【事前学習】確率変数、確率分布、期待値、確率変数の分散と標準偏差、歪度、尖度、条件付き確率 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
6 統計分析の基礎4 (A-3-2)
【事前学習】確率分布、パラメータ、正規分布、標準化、中心化、基準化、様々な確率分布 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
7 推測統計1 (A-3-2)
【事前学習】全数調査と標本調査、確率分布と実現値、母集団のモデル化、無作為抽出 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
8 推測統計2 (A-3-2)
【事前学習】信頼区間、標本誤差、大数の法則、標本誤差の確率分布、中心極限定理、推定量、標本誤差の分布 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
9 推測統計3 (A-3-2)
【事前学習】信頼区間、t分布、95％信頼区間、信頼区間と仮説検定 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
10 仮説検定1 (A-3-2)
【事前学習】帰無仮説と対立仮説、p値、有意水準 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
11 仮説検定 (A-3-2)
【事前学習】棄却域、p値、信頼区間と仮説検定の関係、第１種の過誤と第２種の過誤 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
12 様々な仮説検定、代表値の比較 (A-3-2)
【事前学習】標本の数、一標本のt検定、二標本t検定、対応のない検定・対応のある検定、ノンパラメトリック検定、分散分析、多重比較 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
13 割合の比較 (A-3-2)
【事前学習】カテゴリカルデータ、二項検定、カイ二乗検定、適合度検定、独立性の検定 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
14 回帰と相関 (A-3-2)
【事前学習】量的変数、散布図、相関、回帰、ノンパラメトリックな相関係数、相関係数の仮説検定 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
15 回帰と相関 (A-3-2)
【事前学習】最小二乗法、回帰係数、回帰係数の仮説検定、95％信頼区間、95％予測区間、決定係数、誤差の等分散性と正規性、説明変数と目的変数 （3時間）
【事後学習】クイズ、R演習 （1時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
その他
教科書 阿部真人 『統計学入門 : データ分析に必須の知識・考え方 : 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅』 ソシム 2021年
参考書 涌井良幸・涌井貞美 『統計学の図鑑 (まなびのずかん)』 技術評論社 2015年
P.G.ホーエル著（浅井晃・村上正康 訳） 『初等統計学 原書第4版』 培風館 1981年
嶋田正和・阿部真人 『Rで学ぶ統計学入門』 東京化学同人 2017年
データ分析のための統計学入門 (OpenIntro Statistics)
Basic Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam.
Basic Statistics - Matthijs Rooduijn
Inferential Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam.
成績評価の方法及び基準 毎回のクイズ、課題など(100%)
計算問題を解いて、高い成績評価を得るには、別の教科書である P.G.ホーエル『初等統計学 原書第4版』（培風館）を購入し、授業に取り組む必要があります。
オフィスアワー 授業時間帯の前後を中心に、Googleフォーム経由で適宜対応。
備考 シラバスの内容は、学生の皆さんの学修の状況を考慮して、変更することもあります。

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