人文統計学 / Statistics

後期 水曜日 ２講時. 単位数: 2. 担当教員/Instructor: 小川 和孝. セメスター: 4. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング: LHM-PRI201J. 使用言語: 日本語.

主要授業科目/Essential Subjects

人文統計学

授業題目

推測統計と多変量解析の基礎

Course Title (授業題目)

Introduction to Statistical Inference and Multivariate Analysis

授業の目的と概要

社会調査に必要な統計学について学ぶ。特に、統計的推測・仮説検定の考え方や、平均・比率の差の検定・推定、分散分析、相関分析、回帰分析などの手法について理解する。

Course Objectives and Course Synopsis(授業の目的と概要)

This course covers statistics that are needed to analyze social surveys. Topics include statistical inference, statistical test of means/proportions, analysis of variance, correlation, and regression.

学習の到達目標

社会調査に必要な統計学について理解し、自ら適用できるようになる。

Learning Goals(学習の到達目標)

Students learn statistical methodologies that are needed to analyze social surveys.

授業内容・方法と進度予定

1. 統計的推測と仮説検定（1）
2. 統計的推測と仮説検定（2）
3. 2グループ間の平均の差の検定
4. 3つ以上のグループ間の平均の差の検定
5. コンピュータ演習（1）
6. 離散変数間の関連（1）
7. 離散変数間の関連（2）
8. 連続変数間の関連（1）
9. 連続変数間の関連（2）
10. コンピュータ演習（2）
11. 単回帰分析（1）
12. 単回帰分析（2）
13. 重回帰分析とその応用（1）
14. 重回帰分析とその応用（2）
15. コンピュータ演習（3）

Class Schedule and Activities(授業内容・方法と進度予定

1. Statistical inference and hypothesis testing (1)
2. Statistical inference and hypothesis testing (2)
3. Test for comparing two groups
4. Test for comparing more than two groups
5. Computer lab (1)
6. Association between discrete variables (1)
7. Association between discrete variables (2)
8. Association between continuous variables (1)
9. Association between continuous variables (2)
10. Computer lab (2)
11. Bivariate regression analysis (1)
12. Bivariate regression analysis (2)
13. Multiple regression analysis (1)
14. Multiple regression analysis (2)
15. Computer lab (3)

成績評価方法

各回のレポート課題（60%）、およびコメントシート（40%）

Grading Plan(成績評価方法)

Assignments (60%) and reaction paper (40%)

教科書および参考書

［教科書］林拓也，2024，『社会統計学入門〔三訂版〕』放送大学教育振興会．

授業時間外学習

教科書と配布資料で予習・復習をし、課題に取り組む。

その他

本授業は、社会調査士カリキュラムのD科目（「社会調査に必要な統計学に関する科目」）に該当する。