何をしたら「ちゃんと調べた」ことになるのか？

科学や学問といった概念について理解する。
【＋R 授業】詳細は manaba＋R を参照

調査の基礎設計

調査テーマと、リサーチクエスチョン、アーギュメントという概念について理解してもらう。
また卒論のフォーマットをもとに、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確認し、理解してもらう。

PC基礎リテラシー

調査を実施するためのPCの最低限のリテラシーを確認していく。拡張子、フォルダ、CSVファイルの編集、Excel基礎の確認、LLMのプロンプト編集などを行う。

定量的調査の基礎１

記述統計の基本的な概念を確認する。分散、標準偏差、相関係数など。「ふつう」という概念がどのようなものかを自ら考えてもらう。

定量的調査の基礎２

引き続き、定量調査の基礎となる概念を確認する。正規分布、対数正規分布、べき分布など。

定量的調査の基礎３

推測統計学の基本的な概念を学んでもらう。予測、平均値の差、比率の差など。

定量的調査の論文を読む

具体的な論文を読みながら、どのように統計的手法が使われているのかを理解する。

質的調査

質的な分析手法：GTA、TEM、内容分析、エスノグラフィ、KJ法

問題提起の学問

構築主義、批判理論などについて扱う

データの作成・取得

データの探し方や、加工の仕方を学ぶ

データの作成・取得２

サンプリングとアンケートの作成について学ぶ

先行研究の調べ方

調査メモをつくる 、先行研究をきちんと調べる

確からしさと科学のプロセス

エビデンス・レベル、「科学」の概念、「問題」の発見

総合演習

具体的なデータをもとに、そのデータの妥当性を評価する演習を実施する。

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 30%
1. 因果関係についての問う課題　15%
2. 実際に利用可能なデータベースの活用課題 15%

■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）　10%

■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 10%
1. LLMを活用した上でのRを使った統計分析とその解釈　10%