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量的データを用いた研究法を念頭に，データ分析に必要な基礎理論を学ぶ。統計的方法の考え方について，基本から理解し，把握する機会とする。講義に必要な数学的事項は高校段階程度までさかのぼって解説する予定である。統計的な分野について初めて触れる方，これまでに何度か受講経験があっても理解が不十分と感じる方を主な対象とする。人文・社会科学の研究を志す方であれば受講者の専攻分野は問わない。なお，主として授業期間の前半にレポートとして課される演習課題に若干の時間が取られることを覚悟しておいてほしい。
This class is designed to learn basic statistical theory necessary for data analysis in quantitative psychology.In order to understand and grasp the concept of statistical methods from the basics, mathematical concepts necessary for lecture will be occasionally explained back to the stage of high school level.This class mainly target those who touched about statistical fields for the first time, and those who feel insufficient in understanding even if we have experiences several times so far.As long as you are interested in research on humanities and social sciences, the lecturer does not care aboutyour major fields.Please expect that some time will be taken for the exercises that will mainly be imposed in the first half of the class period.
データ駆動型社会におけるデータ利活用の状況を理解すると共に、データ活用にあたって必要となる法令や倫理、数学や統計学の基本事項を振り返りつつ、標準的なソフトウェアやツール（表計算ソフトやR、 一部Python等を想定）を用いた実習を交えながら、具体的なデータ処理を体験的に学ぶ。また、様々な分析手法の紹介、ならびにデータ分析の注意事項や発展事項にも触れ、応用場面でさらにデータを活用できるよう準備を行う。
In addition to understanding the status of data utilization in a data-driven society, we will review the laws and regulations, ethics, and basic mathematics and statistics required for data utilization. Students learn concrete data processing through hands-on practice using standard software and tools (assuming spreadsheet software, R, and Python, etc.). They also learn various statistical analysis methods as well as notes on the analysis so that they can prepare for further use of the data in application situations.
この講義では，教育・心理学に必要となる統計学の基礎について学ぶ。レベルは初等統計であり，数学的な準備としては高校文科系程度のものがあればよい。学部科目「統計的学習論講義」へ接続する。
This course deals with the basic concept of educational and psychological statistics. The level of this course is introductory statistics, and knowledge of elementary mathematics in high school is required to take this class.
さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推測の考え方を理解して、母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式について概観する。また、Rによる初歩的な演習を体験する。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide the outline of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inferences. This course includes rudimentary exercises using R.
さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推論の考え方を理解して、母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式を学ぶ。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide methods of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference.
さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推論の考え方を理解して、母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式を学ぶ。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide methods of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference.