ガイダンス：社会調査に何ができるか

質的調査、量的調査の違いや、記述統計学、推測統計学の区別について講義を行う。

調査の基礎設計

調査テーマと、調査対象の違いについて講義を行う。リサーチクエスチョンという概念について理解してもらう。

変数のネットワークとして世界を捉える：推測統計学の概観

相関係数、因果関係、予測（回帰分析）、差の検定などについての概観する。

質的調査の方法

インタビュー調査、フィールドワーク、会話分析、グラウンデッド・セオリー・アプローチ、テキストマイニング、内容分析、言説分析

質問紙調査（アンケート）の手法と信頼性

サンプリング、比較、ダブルバレル、帰無仮説、信頼性と妥当性

統計ソフトの基本操作

統計ソフトのインストールと基本操作

統計ソフトで相関を見る

様々なサンプル・データの相関を見ながら、二変量の関係を考える。

「検定」と「ふつう」

平均、標準偏差、中央値、変数の独立性、正規分布、べき乗分布、P値と信頼区間、有意水準、帰無仮説、さまざまな検定

予測

実際に統計ソフトでの回帰分析を行ってみる。

データの探し方

参考文献表、Google Scholar、レビュー論文、どれだけ先行研究と関わりの深い研究を行うか。統計局ホームページ、ゲームや映画のデータを探す。
また、SPARQLを用いたオープンデータからのデータの抽出を行う。

２つの群に差はあるのか？

統計ソフトでt検定を行う

クロス集計表に統計的な意味はあるのか？

統計ソフトで、適合度検定、χ2乗の独立性の検定を行う。

データの前処理

Excelの関数（vlookup, if）、絶対参照など

論文に必要な構成要素

先行研究、研究対象、研究手法、調査、分析、結論など一通りの項目について改めて確認する。

ケーススタディと総復習

さまざまな証拠として示されるデータについて、問題点の検証を行っていく

定期試験を行わず、毎回の課題を出し、平常点で総合評価する。内訳としては次の通り。
■自らの研究の計画スキル・遂行スキルに関わるもの 20%
1. 因果関係についての問う課題　10%
2. 実際に利用可能なデータベースの活用課題 10%

■量的・質的な調査法の基礎について理解する　40%
1. 記述統計の復習的内容（相関係数、標準偏差など） 10%
2. 質的な分析手法についての理解を問うもの（質問紙、インタビュー）　20%
3. 推測統計の基礎的な検定手法（単回帰分析、t検定など）　30%

■統計解析ソフトウェアを用いて初歩的な推測統計の統計分析ができる 20%
1. LLMを活用した上でのRを使った統計分析とその解釈　20%