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
33789:[2025 春セメスター]社会調査論(E) 2025 春セメスター 火3 経済学部 寺脇 拓 2

キャンパス

BKC

授業施設

コラーニングⅠ 101号教室

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

社会調査は社会における様々な現象を科学的に把握するための手段である。本授業では、講義により、実際に社会調査を行う上で必要な知識を提供すると共に、それを身につけるための演習の機会を与える。また、社会調査の重要なステップであるデータの統計分析においては、その基礎となる確率論や統計学の知識についても説明を与える。本授業は社会調査の一連の手続きをカバーしており、ここで学んだ知識を演習科目で展開することができる。練習問題の解説は授業内で行い、課題レポートの講評はmanaba+R上で後日公表する。

受講生の到達目標

社会調査の一連の手続きを理解する。
独自に社会調査を計画し、得られたデータを統計学的に分析できるようになる。

事前に履修しておくことが望まれる科目

基礎統計学を履修しておくことが望ましい。

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
キーワード・文献・補足事項等
1

社会調査の概要とその意義

社会調査の分類/目的/手順/必要性/倫理
【+R授業】詳細は manaba+Rを参照

2

質問票の作成

ワーディング、ダブルバーレル質問、主観的/客観的情報、数値/文字/単一/複数/順位回答、キャリーオーバー効果、スクリーニング/枝分かれ質問

3

標本抽出:無作為抽出

母集団、標本、標本抽出、全数/標本調査、無作為抽出法、有意抽出法、割当法、標本/非標本誤差、単純無作為/系統/層化/多段抽出法

4

標本抽出:調査方法

面接/留置/郵送/電話調査法

5

データ入力と集計:量的データ

度数分布表、ヒストグラム、スタージェスの公式、累積多角形、分位数、標本平均値、標本中央値、標本最頻値、標本分散、標本標準偏差、範囲、四分位範囲

6

データ入力と集計:質的データ

単純集計表、クロス集計表

7

確率論と統計学の基礎:確率と確率変数

統計的/主観的/古典的確率、確率の公理、事象、排反、標本空間、加法定理、条件付き確率、独立、従属、乗法定理、確率変数、確率関数、密度関数、分布関数

8

確率論と統計学の基礎:確率分布と標本分布

正規分布、標準正規分布、カイ二乗分布、t分布、中心極限定理

9

量的データの統計分析:推定

点推定、推定量、推定値、不偏性、一致性、大数の法則、区間推定、信頼区間、信頼係数

10

量的データの統計分析:検定

仮説検定、帰無/対立仮説、検定統計量、有意水準、臨界値、棄却域、片側/両側検定、p値、第一種/第二種の過誤、検定のサイズ、検出力

11

質的データの統計分析:比率の推定と検定

ベルヌーイ分布

12

質的データの統計分析:クロス集計表の検定(1)

独立性の検定、イエーツの補正

13

質的データの統計分析:クロス集計表の検定(2)

オッズ比、対数オッズ比

14

これまでの復習と練習問題

授業実施形態

第1回〜14回を対⾯にて実施する。

授業外学習の指示

授業は体系的に展開されるため、前回までに学んだことをしっかり復習して、毎回の授業に臨むこと。

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験(筆記) 0

レポート試験
(統一締切日を締切とするレポート)
0

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

(1) 授業中に練習問題と過年度の定期試験問題を解く機会を与え、その提出を求める。提出の機会は10回あり、一つの提出につき4点与える(成績全体の40%)。
(2) 最終講義日にレポートを課す。その内容を60点満点で評価する(成績全体の60%)。

成績評価方法(備考)

受講および研究に関するアドバイス

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

特に指定しない。レジュメを配布する。

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

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

その他(教員より別途指示)

備考

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/