Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
33973:[2025 Fall]Practical Seminar on Economics Ⅰ (06) 2025 Fall Thu4 College　Of　Economics KURIHARA YUKIKO 2

Campus

BKC

Class Venue

Prism33

Language

日本語

Course Outline and Method

　現在，国や自治体などの政策立案において，国民や市民の困りごとやニーズを的確にとらえ，それらを政策に反映させていくために，エビデンスベースでの（データを用いた）問題解決が不可欠となっています。大学での学習においても，たとえばPBL（課題解決型学習）では，独自にアンケート調査を行い，調査結果を適切に分析する技術が求められます。
　本講義は，身近な問題を考え，その解決を図るための分析方法を学習します。具体的には，アンケート調査の設計・収集を行い，そのデータを用いて相関分析（散布図，相関係数，クロス集計，クラーメルのV）等により，問題に関連する実態把握を行うことを目指します。
　また，このようなデータ分析を通して，どのように問題解決を図るべきかについて検討を行っていきます。なお，データ利用が増えている現代において必須となるデータ取得・利用上の倫理的側面などの理解も深めていきます。

Student Attainment Objectives

(1) 問題解決に向けてデータの収集を行うための方法を理解している。
(2) 問題解決のための統計的手法を適切に利用することができる。
(3) データに基づいて，問題発見やその解決方法を検討することができる。

Recommended Preparatory Course

基礎演習、情報処理演習、基礎統計学、経済数学Ⅰ、分析ツール

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
1

イントロダクション

本講義の進め方や注意事項を説明します。
【+R授業】1回生対象履修登録ガイダンス

2～4

問題解決を図るための基本的な分析方法の理解

個人単位で，分析方法を身に着けていきます。

5

確認テストの実施

各種統計手法の習得を確認するためのテストを実施します。

6～9

問題解決を図るためのデータの収集と分析

グループ単位で，データの収集を行っていきます。

10～11

アンケートデータの分析

グループ単位で，アンケートで回収したデータを分析し，報告の準備を行います。

12～13

報告会

グループで活動した結果を報告します。

14

研究内容の総括

これまでの研究内容を振り返り，全体の総括を行います。

Class Format

全14回，対面形式で授業を行う予定です。

Recommendations for Private Study

データ分析力の習得には復習が不可欠です。必ず復習を行ってください。

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written)

Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 100

課題，確認テスト，レポート等による平常評価
※授業中の取り組み状況，データ分析の演習課題，グループワークでの報告とレポートなどを基に評価を行います。
※詳細はmanaba+Rからアナウンスしますので，各自で必ず確認してください。

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

　1回生科目の情報処理演習のテキスト『経済系のデータサイエンス入門』1章～4章の内容は理解し，Excel操作も習得しているものとして授業を進めます。忘れている場合は，授業が始まるまでに復習しておいてください。
　本科目は積極的に学習・研究に取り組む姿勢が求められます。グループワークや分析内容の報告会などを行いますので，原則として出席は不可欠であり，欠席は厳禁です。
　また，クラス内においてアンケート調査を企画・実施し，個人情報を秘匿したうえでそのデータを用いて各メンバーがそれぞれ分析を行います。アンケート調査結果（個人情報は除去済み）は，分析手法を学習するための教材となりますので、クラスのメンバー同士でお互いに協力してください。

Textbooks

Title Author Publisher ISBN Code Comment
経済系のデータサイエンス入門 情報処理演習教材作成委員会 学術図書出版社

Textbooks （Frequency of Use, Note）

上記教科書は，1回生の春セメで使用したテキストです。その他の教材については初回の授業で説明します。

Reference Books

Title Author Publisher ISBN Code Comment
調査データ分析の基礎 岩井紀子・保田時男 有斐閣 9784641173286
人文社会科学のためのカテゴリカルデータ解析入門 太郎丸博 ナカニシヤ出版 4888489645
社会調査の基礎 篠原清夫他 弘文堂 9784335551338

Reference Books （Frequency of Use, Note）

その他，適宜，紹介します。

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Talk with Students

Other Comments

 受講生の理解度や到達度を確認しながら講義を進めるため、講義予定は前後、もしくは変更される可能性があります。
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URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/