| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50399:[2025 春セメスター]社会調査法(P) | 2025 | 春セメスター | 月4 | 政策科学部 | 佐久間 智広 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
社会調査において統計学の知識は非常に重要です。一方で，統計学の知識だけでは実際に分析を行うことはできません。逆に，統計学の知識がないまま統計ソフトの使い方だけを勉強しても，調査内容に合った適切な分析を行うことができません。そこで，本授業では講義と実習を通して統計学の知識と実際の分析の橋渡しができたらと考えています。
この授業では統計的分析に強いプログラミング言語であるR（及びRstudio）を使って作図や作表，分析を行いますが，プログラミングに関する予備知識は求めません。R・Rstudioともに無料でインストールできます。インストール方法や使用方法は授業中に説明しますが，もし可能であればご自身で調べてインストールして授業までに触ってみておいてください。
実習に用いるので，毎回PC（もしくはMac）を持参してください（iPadでも頑張ればできないこともないですが、お勧めしません）
受講生の到達目標
統計解析用ソフトウェアを用いて基礎的な分析ができる。
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員（複数担当の場合） |
テーマ |
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| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1 | イントロダクション |
社会調査の概要，エビデンス，定量的方法と定性的方法，多変量解析について
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| 2 | Rのインストールと基礎的な使い方 |
RとRstudioのインストール，操作方法等 |
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| 3 | プログラミングの基礎 |
Rを用いたプログラミングの基礎知識（記法、変数、データ、関数等） |
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| 4 | 調査の目的と様々な方法 |
調査の目的，様々な調査方法とその特徴 |
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| 5 | 平均と分散・信頼区間 |
基本統計量，ヒストグラム，箱ひげ図等 |
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| 6 | クロス集計・相関 |
2変数の関係の計算と図示 |
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| 7 | 実習1 |
Rを用いたデータの集計に関する実習
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| 8 | 統計的推測：母集団と標本 |
母集団と標本，標本抽出，標本から母集団を推測することについて |
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| 9 | 検定 |
統計的仮説検定の考え方，結果の意味 |
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| 10 | 単回帰分析 |
最小二乗法の考え方，結果の意味 |
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| 11 | 重回帰分析 |
重回帰分析の考え方，単回帰分析との違い，結果の意味 |
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| 12 | 重回帰分析の応用 |
ダミー変数，交互作用，対数回帰等 |
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| 13 | 実験的方法 |
社会調査法としての実験と分析例（分散分析） |
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| 14 | 分析の実習 |
自身でデータ分析を行う
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授業実施形態
授業外学習の指示
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験（筆記） | ||
| レポート試験 （統一締切日を締切とするレポート） |
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| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 （日常的な授業における取組状況の評価） |
100 | 授業時間中の課題（不定期）と持ち帰りレポート（2回を予定）を提出してもらいます。データ分析を伴うレポートを通して，授業で学習した内容の理解度及び分析手法の習得状況を問います。 |
成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
プログラミングの事前知識は求めませんが，授業でやる内容は必ず自分で実際に試してみてください。
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Rによる実証分析（第2版） | 星野匡郎・田中久稔・北川梨津 | オーム社 | 978-4-274-23002-8 |
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/
アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学──相関から因子分析まで──
http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/index.html
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/