cheader

シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

main start

授業情報

開講年度 2014年度 開講箇所 人間科学部
科目名
データリテラシー II 03

担当教員 島崎 敢
学期曜日時限 秋学期  木5-6
科目区分 データ(必修) 配当年次 1年以上 単位数 4
使用教室 100-116 キャンパス 所沢
科目キー 1930000220 科目クラスコード 03
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード ZZZZZZZZ
大分野名称 指定なし
中分野名称 指定なし
小分野名称 指定なし
レベル 指定なし 授業形態 指定なし

シラバス情報

最終更新日時:2014/03/03 16:46:20

授業概要  問題意識への答えを探り、課題に対する解決策を見出すために、データに基づいて考えることが有効である理由のひとつには、客観的で一般的な説明や予測、推論を行えることが挙げられる。授業では、そのような推論を行うために必要な知識と技術として、データ収集の方法やデータの分析手法について解説する。データ間の関連や違いを捉える各種の方法を、実際のデータを分析しながら実践的に理解することを目指す。
授業の到達目標 ・データを一般化するための前提となる収集方法を理解する(Ad2-2)
・データの挙動に対して、確率的な評価を行える(Ad2-2)
・手元のデータに基づく一般的な推論の枠組みを理解する(Ad2-2)
・データ間の関連や差異を捉える分析方法を習得する(Ad2-1・Ad2-3)
授業計画
1:
第1回:
導入
2:
第2回:
データの記述
3:
第3回:
調査の設計
4:
第4回:
調査課題の設定
5:
第5回:
調査と測定における信頼性の検討
6:
第6回:
調査法の実践的理解
7:
第7回:
母集団とサンプル
8:
第8回:
データの記述とデータに基づく推測の違い
9:
第9回:
サンプルの収集方法
10:
第10回:
サンプリングに伴うサンプル変動の確率的評価
11:
第11回:
データに基づく推測の基礎
12:
第12回:
推定の考え方
13:
第13回:
統計的仮説検定の考え方
14:
第14回:
推定と検定の実践的理解
15:
第15回:
到達度の確認
16:
第16回:
到達度の確認
17:
第17回:
クロス集計表の分析
18:
第18回:
カテゴリー型データ間の関係の分析
19:
第19回:
相関関係の分析
20:
第20回:
量的データ間の関係の視覚化とモデル化
21:
第21回:
検定によるデータの比較
22:
第22回:
比較対象の特徴に応じた分析手法
23:
第23回:
区間推定と仮説検定
24:
第24回:
仮説検定の様々な応用
25:
第25回:
仮説検定における判断の特徴と留意点
26:
第26回:
統計的比較の拡張
27:
第27回:
より詳細な分析に向けて
28:
第28回:
効率的な分析方法の紹介
29:
第29回:
発展的事項の紹介
30:
第30回:
まとめ
教科書  資料を配布する。
参考文献 向後千春・冨永敦子 (2007). 統計学がわかる. 技術評論社
成績評価方法
割合 評価基準
試験: 30% 到達度の確認の結果
レポート: 30% 提示した課題への取り組み結果
平常点評価: 40% 授業内課題,小テスト,提出課題などの平常点
備考・関連URL  2年春学期のデータリテラシーIIIにつながる内容であり、多用されるデータ分析の基礎となる科目である。11月15日(土)に到達度の確認を実施する(スケジュールは変更の場合がある)。
 到達度の確認への参加は必須である。

ページの先頭へ戻る

Copyright © Media Network Center,Waseda University 2006-2017.All rights reserved.

read