徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 2010/[徳島大学.総合科学部.人間社会学科.地域システムコース]/[学士課程]

1. 豊田 哲也([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域情報系.地域科学分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース]/[徳島大学.大学院ソシオ・アーツ・アンド・サイエンス研究部])

   肩書	任意

2. 石田 基広([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域情報系.情報・表現分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース])

   肩書	任意

(日) 統計データを用いた分析は人文社会科学の重要な論証手段であるだけでなく，あらゆる調査研究に不可欠のツールである．本授業では，統計分析の基礎的な理論と手法を実習形式で学ぶ．授業の目標は以下の3点からなる．①基本的な統計学の理論を理解する．②実践的な分析の技能を習得する．③複雑な社会的現象を探求する科学的態度を学ぶ．

(日) 統計分析の理論と応用

1. 統計学(statistics)
2. 情報処理(information processing)
3. 社会調査(social survey)

1. 社会情報分析法([2010/[徳島大学.総合科学部.人間社会学科.地域システムコース.地域情報サブコース]/[学士課程]]/[2010/[徳島大学.総合科学部.人間社会学科.地域システムコース.地域社会サブコース]/[学士課程]])

   関連度	任意

(日) 受講者は前提としてWindows操作の基礎的知識をすでに獲得していることが求められる．授業は講義と実習を組み合わせておこない，各回の内容に応じて課題を課す．なお，利用可能な端末の台数によって受講者を制限する場合がある．

1. (日) 人文社会科学の実証研究に必要な統計学の基礎理論を学び，データ分析の実践的手法を習得する．

1. (日) さまざまな統計データ: 全数調査と抽出調査，統計の種類と利用

2. (日) 基本統計量(1) : 量的データと質的データ

3. (日) 基本統計量(2): 代表値，散布度，集中度

4. (日) 相関係数: 2変数間の関係，疑似相関，媒介関係，外れ値

5. (日) 回帰分析(1) : 予測モデル，最小二乗法

6. (日) 回帰分析(2) : 非線形性，多重共線性，誤差項の目自己相関

7. (日) カテゴリカルデータ(1) : 分割表と連関測度

8. (日) カテゴリカルデータ(2) : 独立性に関するカイ二乗検定

9. (日) 確率論の基本: 順列・組み合わせ，期待値

10. (日) 確率変数と分布: 二項分布と正規分布

11. (日) 母集団と標本: 抽出法の理論

12. (日) 統計的推定(1) : 最尤法の基本

13. (日) 統計的推定(2): 点推定と区間推定

14. (日) 統計的検定(1) : 考え方と手順，両側検定と片側検定

15. (日) 統計的検定(2) : 母平均と差の検定

16. (日) 授業のまとめ

(日) 授業への取り組みと課題の評価による.

(日) 行わない

1. (日) .

1. 豊田 哲也([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域情報系.地域科学分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース]/[徳島大学.大学院ソシオ・アーツ・アンド・サイエンス研究部])

   オフィスアワー	任意	(日) 初回の授業時間に指示する．

2. 石田 基広([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域情報系.情報・表現分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース])

   オフィスアワー	任意