2026年度
| 授業科目名 | 社会調査法 | ||
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| 備考 | （授業の方法：講義） | ||
| 担当者 | 林 萍萍 | ||
| 開講時期 | 前期または後期 | 単位 | 2 |
| サブタイトル | |||||||||||||||
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| データを使いこなす | |||||||||||||||
| 科目の概要 | |||||||||||||||
| 「アンケートの結果は、どうやってまとめればいいの？」「統計のことはわからない……」大丈夫です。コツを身に付ければ、道具としての統計はむずかしくありません。データ分析の世界に踏み出して、調査データを使いこなしましょう。ビジネスの現場では、顧客のニーズを知るためのマーケティング調査をはじめとして、いろいろな場面で社会調査のデータが活用されています。この講義では、調査データをどのように分析すれば、役に立つ情報を得ることができるのか、その統計的な扱い方を学習します。最後に、学習した内容を活用して、実データを分析する課題に取り組みます。 | |||||||||||||||
| 授業の進め方 | |||||||||||||||
| 膨大な資料を整理したり、自分の主張の裏付けを取ったりするためには、統計的なデータ分析が欠かせません。数字が苦手な人は尻込みをするかもしれませんが、大丈夫です。道具としての統計分析は難しくありません。いくつかのコツを習得して、調査データを使いこなせるようになりましょう。 | |||||||||||||||
| 授業の到達目標 | |||||||||||||||
| ・調査データを適切に読み取れるようになる。
・調査データを適切に集計し、要約できるようになる。 ・調査データに対して、適切な分析方法が提案できるようになる。 |
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| 授業計画 | |||||||||||||||
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【前期または後期】
１ なぜ調査データを「分析」するのか
２ データを代表する値―平均と割合―
３ データの散らばり―分散と標準偏差―
４ 平均と割合の比較
５ データの比較―標準得点―
６ データの関係―散布図と相関係数―
７ データのまとめ方―クロス集計―
８ グラフの使い分け
９ データの取り方―母集団と標本―
10 データの確かさ―標準誤差と区間推定―
11 データの予測―仮説の立て方―
12 データで確かめる―統計的仮説検定―
13 データの限界―相関関係と因果関係―
14 データを読み取る―既存統計資料の紹介―
15 調査データが「使える」ために―総括―
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| 成績評価基準 | |||||||||||||||
| ・基本的な統計量の意味を正しく理解しているか。
・基本的なデータ集計やグラフを作成できるか。 ・適切な分析方法を提案できるか。 |
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| 定期試験 | |||||||||||||||
| 前期定期試験または学年末定期試験：なし | |||||||||||||||
| 成績評価方法 | |||||||||||||||
| 【小テスト】 80％
【学期末課題】 20％ 1．【小テスト】の提出回数が総回数の半分未満の場合は、「評価外（E）」と判定する。 2．【学期末課題】が未提出でも【小テスト】を半分以上提出していれば評価対象とする。 |
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| 教材 | |||||||||||||||
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| 準備学習（予習・復習）等 | |||||||||||||||
| それぞれの概念が相互に関連しているので、分からないところを放っておくと授業についてこれなくなります。次の授業までに、しっかり復習して不明な点を解消してください。 | |||||||||||||||
| 受講における注意点 | |||||||||||||||
| ・統計学の予備知識はまったく必要ありません。
・この科目は、社会調査士資格の必修科目です。 ・この科目は、AI・データサイエンス教育プログラム（基礎）の選択必修科目です。もう１つの選択必修科目「データリテラシー」もあわせて履修することで、授業内容の理解が深まります。 ・電卓を毎回持参してください。 |