| 【第１回】 |
・イントロダクション
・母集団とサンプリング
統計学ではほとんどの場合、「本当に調べたいこと」と「実際に調べることが出来ること」の間には差があることを理解し、たくさんのデータの中から一部のデータを取り出して調査を行ううえで注意すべき点を学びます。 |
| 【第２回】 |
・調査・実験
・データの尺度
数値データには尺度と呼ばれる種類があり、尺度によって分析方法や質が異なってくることを学びます。また問題設定の方法やデータの取得方法に問題があると、偏りが生じたり、正しい結果が導き出せなかったりすることを理解します。 |
| 【第３回】 |
・基本統計量（１）
記述統計や数値要約・基本統計量といった概念を学びます。基本統計量の中で最も基本的な、「最大値・最小値」、「範囲」、「代表値（平均値、中央値、最頻値）」「四分位数、四分位範囲」について求められるようにします。 |
| 【第４回】 |
・基本統計量（２）
データのバラつき具合（分散）によって、分析の精度が変わってくることを理解します。また母分散／標本分散と、不偏分散の違いについても説明できることを目標とします。 |
| 【第５回】 |
・基本統計量（３）
相対度数や累積度数を含めた、基本的な度数分布表を作成し、ヒストグラムを書くことができるように展開していきます。またヒストグラムから各種基本統計量を把握する方法についても学びます。 |
| 【第６回】 |
・基本統計量のまとめ
これまでの講義の内容を復習するとともに、標準化得点の算出方法を学び、偏差値の概念や算出方法についても紹介します。 |
| 【第７回】 |
・まとめ１
前回までの内容を含めたまとめと総合演習、課題の出題を行います。 |
| 【第８回】 |
・グラフ
帯グラフや折れ線グラフなど各種グラフの特徴を理解し、プレゼンテーションなどでデータを見せる際に、適切なグラフを選ぶことができるように学習していきます。また移動平均など、時系列データの初歩的な扱いについても学びます。 |
| 【第９回】 |
・相関
２変数のデータをグラフ上にプロットする散布図の作成方法と、相関係数の算出方法について学びます。また疑似相関など相関を扱う上での注意事項に関しても紹介します。 |
| 【第10回】 |
・確率
確率について、基本的な計算方法の学習を行います。特に歩合と百分率、「かつ」「または」「少なくとも」といった基本的なパターンの考え方について理解を深めます。 |
| 【第11回】 |
・期待値
統計学初歩で必要とされるレベルの確率および期待値の計算が出来るように、演習問題を解きながら、「長期的に見てどちらを採用すべきか」といった考え方を習得します。 |
| 【第12回】 |
・代表的な分布（１）
正規分布と一様分布について理解するとともに、大数の法則や中心極限定理などの理論について学習します。 |
| 【第13回】 |
・代表的な分布（２）
二項分布やポアソン分布について理解するとともに、データ量が増えていくときの分布の変化なども確認します。 |
| 【第14回】 |
・信頼区間
正規分布を例に、信頼区間を求める練習を行います。標準正規分布表の見方や、リスクの判断についての検討を取り上げます。 |
| 【第15回】 |
・まとめ２
講義全体についてまとめと総合演習を行います。 |
