​データの科学

  • スタッフ
    担当教員  :大橋洸太郎​(社会情報教育研究センター助教)
    教育コーチ :丹野清美(社会情報教育研究センター学術調査員)
  • 学期/単位数:秋学期/2単位
  • 授業の目標​
    社会について考え、課題を解決する道具として社会調査データ分析を位置づけ、データを用いて推論や仮説を検証するための手法を体得する。​​
  • 授業内容
第1講 記述統計学と推測統計学 記述統計学と推測統計学という統計学のおける重要な区別を解説します。
第2講 無作為抽出と標本誤差無作為抽出法と標本誤差について解説します。
第3講 確率と確率分布 標本誤差と確率分布・標本統計量と標本分布・中心極限定理について解説します。
第4講 標本分布と中心極限定理標本分布について解説します。
第5講 統計的推定の概要統計的推定の考え方について解説します。
第6講 統計的推定:平均値の推定平均値に対する統計的推定について解説します。
第7講 比率の推定 比率に対する統計的推定について解説します。
第8講 統計的検定 基本的な考え方と手続き・統計的検定とその必要性・統計的検定における2種類の過誤ついて解説します。
第9講 統計的検定を行うときの注意 統計的検定を行う際に注意すべきことを解説します。
第10講 2つの平均値の差の検定 2つの平均値の差の検定について解説します。
第11講 3つ以上の平均値の差の検定 3つ以上の平均値の差の検定を行う方法として、分散分析を解説します。
第12講 カイ二乗検定​ 2つの質的変数の関連を検討する方法として、カイ2乗検定を解説します。
第13講 3重クロス表の分析 2つの変数の関係の背後にあるものを探る方法として、3重クロス表の分析を解説します。
第14講 相関と回帰​ 2つの量的変数の間の関係を探る方法について解説します。
第15講 因果への挑戦 変数の間の因果関係を明らかにする方法について解説します。
  • 成績評価方法・基準
    定期試験55%、コース教材内の練習問題15%、課題提出30%
  • テキスト
    特になし。オンラインで提示する内容がテキストに相当する。
  • 授業のデモ画面