富士通大学 香川大学教務システム　Campus-Xs

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科目ナンバリングについて
こちらを参照してください。  
講義コード
0050226-1 
授業科目名
知プラe科目　社会科学における確率・統計入門 
授業科目名（英字）
Introduction to Probability and Statistics on Social Science 
時間割
前期集中 その他 集中
対象年次及び学年
１年次 
担当教員

金西　計英

ナンバリングコード・水準
B2 
ナンバリングコード・分野
LAC 
ナンバリングコード・ディプロマ・ ポリシー(DP)
bcx 
ナンバリングコード・提供部局
G 
ナンバリングコード・対象学生
1 
ナンバリングコード・特定プログラムとの対応
O 
ナンバリングコード・授業形態
Le 
ナンバリングコード・単位数
1 

関連授業科目
特になし 
履修推奨科目
特になし 
学習時間
授業（e-Learning）90分×8回＋自学自習 
授業の概要
【キーワード】社会科学，データの整理，記述統計，推測統計，統計的仮説検定

社会科学を学ぶ際，社会科学の考え方を知るだけではなく，どのように「科学的」に分析・評価するかを知ることが重要である．その方法として統計的手法について知識を身につけること，その基本的な分析ができることは，社会科学の学習，研究において非常に重要であり，他の学術分野においても必須となる．
本授業では，①社会科学についての概要，②社会科学研究の基礎，③統計の重要性についての理解，④いくつかの統計的手法の利活用，の4点を念頭に置いて進める．全体を通して，文系学部に在籍する社会科学系の学生にも理解できる事例を用いる．
本授業は，全回オンデマンドで実施する．よって，R等の統計ソフトウェアを自身で準備し，そのソフトウェアで様々な検定を行うための操作方法を予習しておくことなどといった自学自習，授業時間外学習が重要となる．統計ソフトウェアについては個人の判断に委ねるが，授業ではRを用いる． 
授業の目的
社会科学は我々人間社会の様々な事象，出来事を「科学的」に分析・検討する分野である．社会科学を学び・研究するためには，科学的に検討することが求められ，その礎となるエビデンス，すなわち統計に関する基礎的理解，取り扱い方を知ることが求められる．そこで本講義では，社会科学におけるエビデンスの重要性，確率・統計の基礎的事項に触れながら，社会科学研究を行う上での基礎的な考え方を身につけることを目的とする． 
到達目標
1．社会科学についての概要を自身の言葉で説明することができる．
2．社会科学研究の簡単な設計を行うことができる．
3．社会科学におけるエビデンス，統計の重要性について説明することができる．
4．統計ソフトウェアを用いて，与えられたデータの整理，分析ができる．
5．目的を実現するために，どのようなデータ，および仮説検定が必要かについて説明することができる．

（共通教育スタンダードの「広範な人文・社会・自然に関する知識」「21世紀社会の諸課題に対する探求能力」に対応） 
成績評価の方法
1．各授業回の提出課題(小課題)：各回の小課題(最大10点)×7回=最大70点
2．レポート課題(最終課題)：最大30点
＊1,2の合計点で評価します(上限は100点．60点以上が必要)．
単にビデオを視聴するだけではなく，各回の小課題を提出してください．
小課題には締め切りが設定されています．提出期限を自身で確認の上，期限内に提出してください．
小課題が5回以上未提出の場合，成績判定の対象として扱いません． 
成績評価の基準
成績の評価は、100点をもって満点とし、秀、優、良及び可を合格とする。各評価基準は次のとおりとする。
　秀（90点以上100点まで）到達目標を極めて高い水準で達成している。
　優（80点以上90点未満）到達目標を高い水準で達成している。
　良（70点以上80点未満）到達目標を標準的な水準で達成している。
　可（60点以上70点未満）到達目標を最低限の水準で達成している。
　不可（60点未満）到達目標を達成していない。
ただし、必要と認める場合は、合格、了及び不合格の評語を用いることができる。その場合の評価基準は次のとおりとする。
　合格又は了 到達目標を達成している。
　不合格　 到達目標を達成していない。 
授業計画並びに授業及び学習の方法
1．授業ガイダンス：授業の進め方，成績評価の方法，導入授業「社会科学とはなにか」
2. 社会科学・自然科学・人文科学の相違点，社会科学研究の設計エビデンスとはなにか
確率・統計の有用性，量的研究と質的研究，混合研究
3．確率の復習，統計入門(1)：順列と組み合わせ，条件付き確率，代表値(平均，標準偏差，分散など)，Rのインストール，Rの基本的な操作方法
4．統計入門(2)：尺度(名義，順序，間隔，比例)，様々な分布(正規分布，ｔ分布など)
5．統計入門(3)：統計的仮説検定とはなにか，p値とはなにか
6．統計入門(4)：χ2検定
7．統計入門(5)：t検定，対応のあるデータ，対応のないデータ
8．実践：様々な分析についての紹介，これまでの知識を用いることで，どのような社会現象を分析できるのか？について考える
1,2,3回目の授業は，授業内で用いる資料をあらかじめ配布するので，それを参考に学習を行ってください．3-8回目の授業課題は，実際に統計ソフトを用いて計算する必要があります．皆さんが用いる統計ソフトについては問いませんが，授業ではRを用います．小課題には計算結果だけではなく，何のソフトを使ったかについても記述してください．8回目の授業内容を踏まえ，最終課題を作成してください．
＊3回目の授業でRの導入について解説を行います．

【授業時間外学習について】
授業の内容を復習できる練習問題および課題を解き，知識の定着をはかってください．
(課題については提出が必要です)

【e-Learning科目の履修登録に際して】
本講義はフルオンデマンドで実施されるため講義室での授業は行わない。また、科目によって受講制限をかける場合がある。なお、教務システムの履修登録とは別にe-Learningシステム（Moodle）の登録が必要なので、大学連携e-Learning教育支援センター四国ウェブページに掲載している香川大学学生向け履修案内をよく読んで、期限内に登録手続きを済ませること。期限内に登録を完了できなかった場合は履修を許可しない。
https://chipla-e.ucel.kagawa-u.ac.jp/ 
教科書・参考書等
参考書1　書名　文系のための統計学入門-データサイエンスの基礎
I S B N　4-5355-5998-8　著者名　河口洋行
出版社　日本評論社　出版年　2021
金額　3,080-

参考書2　書名　Rで学ぶ統計学入門
I S B N　4-8079-0859-6　著者名　嶋田正和，阿部真人
出版社　東京化学同人　出版年　2017
金額　2,970-

参考書3　書名　統計学図鑑
I S B N　4-2742-2080-X　著者名　栗原伸一 他
出版社　オーム社　出版年　2017
金額　2,750- 
オフィスアワー
問い合わせは、下記の電子メールにてお願いします
marukin(a)cue.tokushima-u.ac.jp ※(a)→@ 
履修上の注意・担当教員からのメッセージ
本講義はフルオンデマンドで実施されるため講義室での授業は行わない．また，受講制限をかけるので，大学連携e-Learning教育支援センター四国ウェブページに掲載している履修登録の手続きをよく読んで，期限内に手続を済ませること．期限内に登録を完了できなかった場合は履修を許可しないので注意すること．

【メッセージ】
社会科学に対する基礎的なイメージを作ること，そして統計の有用性を知ることは，今後の社会を生きていくために役立ちます．授業という限られた時間の中で得た知識を，皆さんの専門分野などで生かしていただくことを期待します．授業科目名に「社会科学」とありますが，理系の学生にも有用な内容ですので，学部問わず参加されることを期待します．

【備考】
教員にソフトウェアについて質問される場合は，必ずソフトウェア名，バージョン，具体的な問題点を記載してください．全てのソフトウェアに対応はできません(RおよびExcelには対応) 
参照ホームページ
大学連携e-Learning教育支援センター四国（知プラ）ウェブサイト
https://chipla-e.ucel.kagawa-u.ac.jp/ 
メールアドレス
marukin(a)cue.tokushima-u.ac.jp ※(a)→@ 
教員の実務経験との関連
特になし