担当者 | 溝口 佳宏 | |
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学年・開講期 | 1年次 後期 [経済学部 地域経済学科] | |
科目の種類 | 経済学系科目 | |
区分・単位 | 選必 2単位 | |
科目ナンバー | 8B102 |
地域経済学科では、地域の再生・活性化に貢献できる人材の育成を目標の1つとしています。地域の再生や活性化に取り組む際には、対象とする地域の現状を把握するのが最初に必要となるでしょう。また、「経済学入門」では(いわゆる近代経済学における)経済理論の入門的な内容を取り扱ってきました。しかし、経済学を用いた分析には、いわゆる理論分析だけではなく、実証分析(理論の検証や、まだ理論化されていない法則の発見を目的とした分析)もあります。この授業では、現状を把握したり、実証分析を行ったりする際に用いられる手法の1つである数量データの分析方法について、その入門的な内容を取り扱います。数量データの分析手法は統計学を基礎としていますので、この授業では統計学の入門的な内容を取り扱うことになるでしょう。
ディプロマポリシーとの関連については、専門分野についての知識や技能という点で、この授業の内容は関連するでしょう。また、地域経済学科が示すディプロマポリシーの番号との関連という意味でいえば、DP1に相当するでしょう。
この授業での到達目標は、「数量データの分析手法の基礎である統計学の入門的な内容を身につけている」という1点に集約されるでしょう。
このシラバスの校正作業を行っている2021年3月上旬の時点で、少なくとも帝京大学宇都宮キャンパスでは、新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえつつ、2021年度の授業形式に関して、いろいろなレベルでの協議が進んでいます。とはいえ、最終的な決定に至っている訳ではありません。このような状況のなか、この項目について、どの程度の内容を記すべきか判然としませんが、可能な範囲で記述をします。
仮に、この科目を対面授業で実施する場合には、宿題と期末試験で成績評価を行う予定です。この場合、この科目の単位を取得するためには、次の2つの条件を満たすのが必要です。1つは、一定の水準を満たした宿題を提出していることです。もう1つは、期末試験を受験し、一定水準以上の得点を取っていることです。このシラバスを執筆している時点で、無理やりに評価比率を記してみると、宿題30%、期末試験70%といったところでしょう。
一方で、2020年度は、新型コロナウイルス感染症の影響により、この科目をオンライン授業で実施しました。そして、LMSを用いて出題した宿題のみで成績評価を行いました。この経験を踏まえ、この科目をオンライン授業で行う場合には、宿題のみで成績評価を行う可能性が高いでしょう。この場合は、出題された宿題すべてに対して、あらかじめ設定された合格基準を満たした解答を提出していることが、この科目の単位を取得するために必要です。
いずれにしても、この科目が実際に開始される2021年9月には、どのような授業形式になるのか確定しているでしょう。よって、成績評価の方法や基準に関する詳細は、ガイダンスの際に説明します。
フィードバック方法は、宿題についてはLMSを用いる予定ですので、提出された宿題について、LMSを通じて個別に講評を行う予定です。期末試験については、採点が終了したのちに、必要に応じて簡単な講評を行う予定です。
種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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教科書 | 特定のテキストは使用しません。この授業ではLMSを利用して資料を配布します。そして、その資料に基づいて授業を行います。 参考文献としては、さしあたり以下を挙げておきます。 | ||
参考文献 | 大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる | 倉田博史 | KADOKAWA |
参考文献 | 統計学入門 | 東京大学教養学部統計学教室 | 東京大学出版会 |
この授業で必要となる予習は、以下の項目です。
・授業の進度に応じて、授業の資料をLMSからダウンロードし、ダウンロードした授業資料に目を通してください。
・可能な範囲で、授業資料の流れや記されている語句について、参考文献を参照してください。
この授業で必要となる復習は、以下の項目です。
・授業で進んだ範囲について、授業資料、履修者各自で取ったノートやメモを見直してください。
・分からないところや、興味を持ったところについて、参考文献を読んでください。できる範囲で、章末問題にも取り組んでください。
・練習問題などが出されたときは、それらに取り組んでください。
準備学修の時間は、この授業が2単位科目である関係で、予習と復習を合わせて1週当たり3時間とされています。重要なのは時間数ではなく内容とは思いますが、1つの目安にはなるでしょう。予習と復習の時間配分は、履修者それぞれに任されますが、この授業を履修してゆく過程では、復習にかける時間が相対的に多くなると思われます。
回 | 授業内容 |
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第1回 | ガイダンス |
第2回 | データ解析の目的 |
第3回 | 統計学の役割 |
第4回 | データに関する基礎知識 |
第5回 | 度数分布表、ヒストグラム |
第6回 | 箱ひげ図、時系列グラフ |
第7回 | 平均、メディアン |
第8回 | 最頻値、加重平均 |
第9回 | 平均偏差、分散 |
第10回 | 標準偏差、標準化 |
第11回 | 相関と散布図 |
第12回 | 共分散 |
第13回 | 相関係数 |
第14回 | 回帰直線 |
第15回 | 全体のまとめ |