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基礎統計学
| 令和元年度以前入学者 | 基礎統計学 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野剛 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 2 | 開講区分 |
文理学部
（他学部生相互履修可） |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択 | ||
| 授業の形態 | On demand (NU-AppsG and Google Classroom) ※ Blackboard ではないので注意して下さい。 |
|---|---|
| 授業概要 | "For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics." You will learn how to think statistically. 社会調査士カリキュラム 【 Ｄ 】 社会調査に必要な統計学に関する科目 |
| 授業のねらい・到達目標 | Learn Statistics and Programming in English. 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】 Pay attention to confirmation bias and make logical decisions. 【日本大学教育憲章ルーブリック】 上記の＜知識＞＜技能＞の習得を経て，以下の＜能力＞を育むことが目標である。 ・現代社会を論理的・批判的に捉えるための社会学的枠組みや方法の基礎を築くことができる。（A-3-2: 論理的・批判的思考力） この科目は文理学部（学士（社会学））のDP及びCP3に対応しています。 |
| 授業の方法 | Be sure to check out the following Google sites. https://bit.ly/suganoclass Lecture Contents: You will learn with Creative Commons materials, Google Classroom, etc. The contents of the textbook will be explained in Japanese. Assignment: Use Google Forms to check your understanding of what you have learned. Requirements NU-AppsG is required. Google Chrome (PC/Mac/Chromebook recommended) ===== FAQ ===== 【1】PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザを起動しましょう。 https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/ 【2】日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインしましょう。 https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp NU-AppsG は、文理学部の Blackboard で使う [email protected] と別です。 NU-AppsG のアカウントやパスワードがわからない場合、パスワード再発行の申請をして下さい。 https://www.chs.nihon-u.ac.jp/faq4/ Google Classroom からの「通知を有効または無効にする」ことも可能ですが、受講時は、このメール NU-MailG を、定期的にチェックして下さい。 https://support.google.com/edu/classroom/answer/6141557?hl=ja 【3】Google Classroom の仮クラスへ参加しましょう。 仮クラスは授業のためではなく、受講登録のための一時的なクラスです。 仮クラスに参加するためのクラスコードを http://bit.ly/suganoclass に掲載しますので、確認をして下さい。 https://classroom.google.com/ にアクセスし、「＋」アイコンをクリックし、クラスコードを入力し、仮クラスに参加します。 別の授業の仮クラスに、間違って参加をしないように注意して下さい。 なお、日本大学の Google アカウント NU-AppsG でログインをしないと、日本大学の Google Classroom に参加できません。 【4】「権限が必要です」と表示され、アクセスできず困った場合。 スマホやタブレットの Google Classroom アプリを使う場合に生じやすいです。 Google Classroom 内から Google フォームや Google ドライブへアクセスする際に、「権限が必要です」と表示される場合があります。 その場合、個人の Google アカウントを一時的にログアウトし、関連する一連のアプリで NU-AppsG にログインをして下さい。 「フォームを開けない」 https://support.google.com/docs/answer/160166?hl=ja 解決できない場合、スマホではなく PC/Mac を利用して下さい。 【5】仮クラス内の Googleフォームで、学籍番号と氏名を回答しましょう。 後日、受講資格のある方へ、授業のクラスへの招待メールが届きます。 NU-AppsG にログインして、メールをチェックし、授業のクラスへ参加して下さい。 https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp 【6】Google Classroom にアクセスし、学習しましょう。 https://classroom.google.com/ 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とします。 |
| 履修条件 | 履修登録の希望が多い場合、社会学科の学生が優先されますのでご了承下さい。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
第1章 統計的方法の性質 The Nature of Statistical Methods. NU-AppsG のアカウント通知、パスワードリマインダー、パスワード設定、 Google Classroom の説明とクラスへの参加（登録）、授業についての説明、私語への注意、 Markdown。 （A-3-2）
【事前学習】p.3-p.8. を予習し、母集団、標本、記述統計、推測統計、推定、仮説検定、確率に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】(Analyzing categorical data) （A-3-2） （2時間） |
| 2 |
第2章 標本データの記述：グラフ、平均、標準偏差 The Description of Sample Data. （A-3-2）
【事前学習】Exploring Data. p.9-p.31. を予習し、無作為抽出、連続型変数、離散型変数、階級、階級境界値、度数分布表、ヒストグラム、ひずみに触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Exploring Data. (Displaying and describing quantitative data) （A-3-2） （2時間） |
| 3 |
第2章 標本データの記述：グラフ、平均、標準偏差 The Description of Sample Data. （A-3-2）
【事前学習】Exploring Data. p.9-p.31. を予習し、平均、総和記号Σ、範囲、標本分散、標準偏差、最頻値、中央値、四分位範囲に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Exploring Data. (Summarizing quantitative data) （A-3-2） （2時間） |
| 4 |
第3章 確率：標本空間 Probability. （A-3-2）
【事前学習】Probability. p.35-p.68. を予習し、確率、標本空間、単一事象、複合事象に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability. (Study design / Probability) （A-3-2） （2時間） |
| 5 |
第3章 確率：加法定理、乗法定理 Probability. （A-3-2）
【事前学習】Probability. p.35-p.68. を予習し、互いに排反、加法定理、条件付き確率、乗法定理に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability. (Probability) （A-3-2） （2時間） |
| 6 |
第3章 確率：ベイズの定理 Probability. （A-3-2）
【事前学習】Probability. p.35-p.68. を予習し、独立な事象の乗法定理、ベイズの定理、確率の木、順列、組合せ、階乗に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability. (Probability) （A-3-2） （2時間） |
| 7 |
第4章 確率分布：確率変数、期待値 Theoretical Frequency Distributions. （A-3-2）
【事前学習】Probability Distributions. p.74-p.91. を予習し、確率分布、経験分布、確率変数、標本空間に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability Distributions (Random variables) （A-3-2） （2時間） |
| 8 |
第4章 確率分布：確率変数、期待値 Theoretical Frequency Distributions. （A-3-2）
【事前学習】Probability Distributions. p.74-p.91. を予習し、理論平均 $\mu$ 、理論分散 $\sigma^2$ 、理論標準偏差 $\sigma$ に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability Distributions. (Random variables) （A-3-2） （2時間） |
| 9 |
第4章 確率分布：確率変数、期待値 Theoretical Frequency Distributions. （A-3-2）
【事前学習】Probability Distributions. p.74-p.91. を予習し、期待値、離散型変数、連続型変数に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability Distributions. (Random variables) （A-3-2） （2時間） |
| 10 |
第5章 主要な確率分布：2項分布 Probability Distribution. （A-3-2）
【事前学習】Probability Distributions. p.93-p.117. を予習し、ベルヌーイ分布、2項分布、2項係数、独立試行、2項分布の平均と分散に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability Distributions. (Counting, permutations, and combinations) （A-3-2） （2時間） |
| 11 |
第5章 主要な確率分布：正規分布 Probability Distribution. （A-3-2）
【事前学習】Probability Distributions. p.93-p.117. を予習し、正規分布、標準正規分布、基準化の公式、標準化得点 z 、2項分布の正規近似、割合の標準化に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Probability Distributions. (Modeling data distributions) （A-3-2） （2時間） |
| 12 |
第6章 標本抽出 についての概要 Sampling. （A-3-2）
【事前学習】Sampling Distributions. p.121-p.133. を予習し、無作為抽出、乱数表、母数、標本推定値、不偏推定値、標本分布、中心極限定理に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Sampling Distributions. (Sampling distributions) （A-3-2） （2時間） |
| 13 |
第7章 推定 についての概要 Estimation. （A-3-2）
【事前学習】Confidence Intervals. p.136-p.153. を予習し、点推定値、区間推定値、信頼区間、標準誤差、信頼限界、大標本法、割合の推定、t分布に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Confidence Intervals. (Confidence intervals) （A-3-2） （2時間） |
| 14 |
第8章 仮説の検定 についての概要 Testing Hypotheses. （A-3-2）
【事前学習】Significance Tests. p.158-p.184. を予習し、帰無仮説 $H_0$ 、対立仮説 $H_1$ 、第1種の過誤 $\alpha$ 、第2種の過誤 $\beta$ 、平均値の検定、管理図、割合の検定、2つの平均値の差の検定、有意水準、2つの割合の差の検定、小標本法、対応のある場合の検定に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Significance Tests. (Significance tests (hypothesis testing) / Inference comparing two groups or populations) （A-3-2） （2時間） |
| 15 |
第9章 相関と回帰 についての概要 Correlation and Regression. （A-3-2）
【事前学習】Correlation and Regression. p.191-p.213. を予習し、散布図、共分散、相関係数、最小2乗法、回帰直線、回帰の錯誤、推定値の標準誤差、小標本法に触れる。 （A-3-2） （2時間） 【事後学習】Correlation and Regression. (Exploring bivariate numerical data / More on regression) （A-3-2） （2時間） |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | P.G.ホーエル 『初等統計学』 培風館 1981年 第4版 |
| 参考書 | ボーンシュテット&ノーキ 『社会統計学：社会調査のためのデータ分析（学生版）』 ハーベスト社 1990年 山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎 『Rによるやさしい統計学』 オーム社 2008年 小島寛之 『完全独習 統計学入門』 ダイヤモンド社 2006年 岡太彬訓・中井美樹・元治恵子 『データ分析入門：基礎統計』 共立出版 2012年 過去の教科書は、2003-2007年度 ボーンシュテット＆ノーキ『社会統計学：社会調査のためのデータ分析』、R の演習を行い教育効果が大きかった 2008-2012年度 山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎『Rによるやさしい統計学』 、事情により R の演習をとりやめた後の 2013-2017年度 小島寛之『完全独習 統計学入門』、大村平『多変量解析のはなし』です。 Research Methods and Statistics - YouTube. https://www.youtube.com/channel/UCcjogDXLLQCMtpGvQTNZrOg/playlists Basic Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam, taught by Emiel van Loon and Matthijs Rooduijn. https://www.coursera.org/learn/basic-statistics Basic Statistics - Matthijs Rooduijn http://matthijsrooduijn.nl/basic-statistics/ Inferential Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam, taught by Annemarie Zand Scholten and Emiel van Loon. https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics/ 日本語による補足説明・より詳細な解説・演習問題や作業の例が必要な場合は、書籍購入を前提として、教科書や参考書を丁寧に解説する資料で学習します。 AP®︎ Statistics | Math | Khan Academy. https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics 竹村彰通・下川敏雄・酒折文武・中山厚穂・奥田直彦. gacco 「統計学I：データ分析の基礎」 https://gacco.org/ 竹村彰通・椎名洋・和泉志津恵・松田安昌・佐藤俊哉. gacco 「統計学II：推測統計の方法」 https://gacco.org/ 岩崎学・足立浩平・渡辺美智子・宿久洋・芳賀麻誉美. gacco 「統計学III：変量データ解析法」 https://gacco.org/ |
| 成績評価の方法及び基準 | Google Classroom assignments(100%) 課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、 NU-AppsG と Google Classroom の利用が必要です。 初回授業時から一定期間内に Google Classroom のクラスへ参加（登録）する必要があります。 以上を踏まえ、A-3-2（論理的・批判的思考力）の修得状況を評価します。 |
| オフィスアワー | Ask questions in Google Classroom. |
| 備考 | The content of the syllabus is subject to change based on the student's progress. Pre-class work and homework time is approximate. |