統計と社会
担当者津村 健太教員紹介
学年・開講期1年次 後期  [総合基礎科目]
科目の種類総合基礎
区分・単位選択 2単位
科目ナンバー0G132

授業の概要(ねらい)

 本授業は、総合基礎科目の学修目標2(論理的・批判的思考、能動的な態度)、および3(社会・自然科学の幅広い関心・知識)に関連する科目です。
 
 現代社会には、多くのデータがあふれています。例えば、毎日のように様々な調査結果が公表されていますし、病気にかかるリスクや手術・治療法の成功率なども統計的なデータの一つです。それらのデータを正しく理解し、惑わされないためには、統計や確率についての知識が欠かせません。

 この授業では、人文・社会科学や自然科学で用いられる統計的手法(データの分析方法)のうち、初歩的なものを学びます。さらに、ビッグデータなど、社会の中でどのようにデータや統計が活用されているのか、ということについても学んでいきます。

 数学や統計になじみのない人でも統計を学べるよう、基礎的な内容を扱います。

 授業は講義と演習を織り交ぜて進めていきます。また、パソコンを使って実際に分析を行います。この授業でデータを分析する力を身に付けながら、統計学の面白さを体験しましょう。 

授業の到達目標

 検定や推定の基本的方法を身に付ける。
 
 データを分析し、考察できるようになる。 

成績評価の方法および基準

 最終成績は、期末テスト(40%)、平常点(60%)で評価します。
 
 平常点は、自習課題の提出やレポート(A4判1枚程度×3本)をもとに評価します。期末テストでは計算問題や語句説明などを出題します。
 
 自習課題については、翌週の授業で解説をします。レポートについては、発表会において適宜コメントをします。期末テストについては、テスト後に解説をします。

教科書・参考文献

種別書名著者・編者発行所
教科書教科書は使用しません。

参考文献統計に関する書籍を何か1冊入手することをおすすめします。
いくつかの候補を授業中にお見せします

準備学修の内容

 LMSに授業の資料をアップするので、授業の前に資料を読み、授業内容や用語、計算式などについて、事前に予習をしてください(時間の目安:30分)。
 
 授業後には資料やノートをよく読んで必ず復習し、疑問点やわからない点があれば質問に来てください。また、復習のための自習課題を課しますので、必ず解いてきてください。成績評価の対象となります。(時間の目安:1時間)
 
 そのほかに、期末試験に向けての復習や、レポート作成に、1学期合計20時間程度の時間を割いてください。 

その他履修上の注意事項

 LMSを使用します。LMSに授業の資料を事前にアップするので、授業前に各自でダウンロードや印刷をし、持参してください。

 「統計学入門」の履修は必須ではありませんが、「統計学入門」で扱った内容を学修していることを前提に授業をすすめます。履修していない場合は、平均値、標準偏差、正規分布、相関係数などについて自習しておいてください。 
 
 授業中の問題演習、自習課題、テストで電卓を使用します。ルート(√)の計算ができる電卓を用意してください。関数電卓でも問題ありません。
 
 微分積分の知識は必要ありませんが、数式を使って説明を行う箇所があります。また、数式を使って解く課題が課されます。

 第6・13回のレポート発表会・ディスカッションについては、新型コロナウイルス感染症等の状況により、変更となる可能性があります。 

授業内容

授業内容
第1回ガイダンスとイントロダクションをおこない、社会の中の統計の重要性について紹介します。
 
第2回検定とは何かについて学び、カイ二乗検定について理解します。
 
第3回公表されている消費者調査等のデータをもとに、統計ソフトを用いてカイ二乗検定の分析実習を行います。
 
第4回検定とは何かについて学び、t検定について理解します。
 
第5回公表されている消費者調査等のデータをもとに、統計ソフトを用いてt検定の分析実習を行います。
 
第6回レポート発表会・ディスカッション(カイ二乗検定・t検定)
 
第7回得られたデータから全体の姿を推定する方法について学びます。(母平均の推定)
 
第8回得られたデータから全体の姿を推定する方法について学びます。(母比率の推定)
 
第9回ここまでの復習をします。
 
第10回統計を用いて予測する方法(回帰分析)について学びます。
 
第11回公表されている消費者調査等のデータについて、統計ソフトを用いて回帰分析実習を行います。
 
第12回回帰分析の結果から何が言えるのかレポートにまとめます。
 
第13回レポート発表会・ディスカッション(回帰分析)
 
第14回社会の中で目にする統計や、ビッグデータやAIなどの新しいデータ活用法について学びます。
 
第15回試験と、試験の解説・復習をします。