到達目標
(1)社会調査の考え方や、多変量解析の主な手法についてその概要を理解する。
(2)各手法の分析結果について間単に説明できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 社会調査の方法や標本数の決定方法、データの有効性の検討手法、多変量解析の主な手法についてどのようなものがあるかを簡単に説明できる。 | 社会調査の方法や多変量解析の主な手法についてどのようなものがあるかを簡単に説明できる。 | 社会調査の方法や多変量解析の主な手法についてどのようなものがあるかが説明できない。 |
| 評価項目2 | 多変量解析の主な手法について、その数理モデルや得られた分析結果を簡単に説明できる。 | 多変量解析の主な手法について、得られた分析結果を簡単に説明できる。 | 多変量解析の主な手法について、得られた分析結果を説明できない。 |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
社会調査の基礎となる調査方法や標本数の決定方法、経営で必要なマーケティングリサーチでよく利用される多変量解析について代表的なものを学び、統計的な考え方に基づいたデータの収集法や高度なデータ分析の方法の素養を養う。なお、本講義では数学的な厳密さよりも実例や演習を通して利用方法や利用時の注意事項などを中心に説明する。
授業の進め方・方法:
標本誤差による標本数の決定方法、適合度の検定によるデータのｐ有効性の決定方法など、社会調査で利用される統計的な考え方を紹介するとともに、多変量解析の手法として重回帰分析、判別分析、主成分分析（因子分析）などを紹介する。本講義では数学的な厳密さよりも実例や演習を通して利用方法や利用時の注意事項などを中心に説明する。また、講義（基本的な事項の説明）を中心に授業を進める。また、１つの手法の解説後には、その手法を使った演習を行い、レポートを提出してもらう。
注意点:
基本統計量や相関係数など、講義の中で復習はするが、事前にその意味や公式を確認しておくこと。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
統計学の復習 |
データの種類、基本統計量、相関係数、母集団と標本、統計的検定の考え方について簡単に説明できる。
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| 2週 |
社会調査の方法１ |
社会調査とは何かを説明できる。
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| 3週 |
社会調査の方法２ |
適合度の検定によるデータの有効性の検討ができる。
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| 4週 |
社会調査の方法３ |
標本誤差による標本数の決定ができる。
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| 5週 |
多変量解析とは |
多変量解析とはどのようなもので、そのような手法があるかを説明できる。
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| 6週 |
単回帰分析と最小二乗法 |
単回帰分析および、その求め方である最小二乗法について説明できる。
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| 7週 |
重回帰分析１ |
重回帰分析がなどのような手法かを説明できる。
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| 8週 |
重回帰分析２ |
重回帰分析の実例を通して得られた結果の解釈ができきる。
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| 4thQ |
| 9週 |
重回帰分析３ |
重回帰分析の演習を行い、その結果を説明できる。
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| 10週 |
判別分析１ |
判別分析がなどのような手法かを説明できる。
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| 11週 |
判別分析２ |
判別分析の実例を通して得られた結果の解釈ができる。
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| 12週 |
判別分析３ |
判別分析の演習を行い、得られた結果を説明できる。
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| 13週 |
主成分分析と因子分析１ |
主成分分析・因子分析がなどのような手法かを説明できる。
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| 14週 |
主成分分析と因子分析２ |
主成分分析・因子分析の実例を通して得られた結果の解釈できる。
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| 15週 |
主成分分析と因子分析３ |
主成分分析・因子分析の演習を行い、それぞれ得られた結果を説明できる。
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| 16週 |
予備 |
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評価割合
| 試験 | 課題レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |