2025年度 (最新) 学院等開講科目教養科目群文系教養科目

統計学Ｂ

開講元: 文系教養科目
担当教員: 大久保心
授業形態: 講義 (対面型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 集中講義等
クラス: -
科目コード: LAH.T201
単位数: 200
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月19日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

統計学は，記述統計と推測統計に大別され，いずれも社会調査データの分析に欠かせない。記述統計は，手元にある標本（サンプル）をわかりやすく要約する方法であり，推測統計は，標本から母集団の性質を推測する方法である。
本講義では，記述統計と推測統計の基礎を確認し，それらを応用して社会調査データの分析と解釈を実践的に積み重ねることにより，現代社会のさまざまな課題（経済格差，学歴社会，健康，少子高齢化，時間の使い方，ジェンダーなど）の考え方を学ぶ。
授業では，実際の大規模な社会調査データを用い，主な分析テーマとして「格差・不平等」を扱う。

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を修得する。
1) 社会調査の基礎的なプロセスを知る。
2) 社会調査データの基礎的な分析手法を身につける。
3) 具体的な分析結果を用いて社会現象を適切に記述・説明する力を養う。

キーワード

社会統計学，記述統計，推測統計，確率，推定，検定，分散分析，相関，回帰

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

配布資料にもとづき，社会統計学の基礎的な分析手法と，それらを具体的に用いた計量分析を往復する形式で講義を進める．最終回に提示する確認テストと簡潔な論述を兼ねたレポート（テイクホームテスト）を課し，期日までに提出してもらう．
本講義は、集中講義の形式にて以下の日程で実施する。
2025/8/21(木)：第1回（3-4限）、第2回（5-6限）、第3回（7-8限）
2025/8/22(金)：第4回（3-4限）、第5回（5-6限）、第6回（7-8限）
2025/8/26(火)：第7回（3-4限）、第8回（5-6限）、第9回（7-8限）
2025/8/27(水)：第10回（5-6限）、第11回（7-8限）
2025/8/28(木)：第12回（3-4限）、第13回（5-6限）、第14回（7-8限）
講義室は決まり次第情報を出します。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	イントロダクション：社会調査法の基礎，記述統計と推測統計	社会統計学の機能，社会調査データの集め方，記述統計と推測統計の意義を説明できるようになる
第2回	推測統計の基礎[1]：母集団と標本，確率と確率分布，中心極限定理	推測統計と中心極限定理の関連，ランダムサンプリングの重要性を説明できるようになる
第3回	推測統計の基礎[2]：母平均・母比率の推定，仮説検定のプロセス	点推定・区間推定，仮説検定のプロセスを説明できるようになる
第4回	基礎分析[1]：クロス表と検定，相関係数と検定	カイ2乗検定，散布図と相関係数を説明できるようになる
第5回	基礎分析[2]：平均値・比率の群間差の検定（2群の差の検定，一元配置分散分析）	平均値・比率の群間差の検定を説明できるようになる
第6回	基礎分析[3]：エラボレーションの検討（多重クロス集計，偏相関係数，二元配置分散分析）	第3の変数の影響を考慮した分析について説明できるようになる
第7回	回帰分析の基礎：OLS，回帰係数，決定係数，BLUEの条件	回帰係数と決定係数、最小二乗法を説明できるようになる
第8回	重回帰分析[1]：偏回帰係数，多重共線性	独立変数に量的変数を用いた重回帰分析を説明できるようになる
第9回	重回帰分析[2]：ダミー変数の分析，交互作用，階層的重回帰分析	独立変数に質的変数を用いた重回帰分析を説明できるようになる
第10回	ロジスティック回帰分析：二項ロジット，係数とオッズ比，最尤推定法，多項ロジット，順序ロジット	ロジスティック回帰分析と解釈の注意点を説明できる
第11回	マルチレベル分析：ランダム切片モデル，ランダム係数モデル	入れ子構造のデータ分析の方法を説明できる
第12回	パネルデータ分析：固定効果モデル，ランダム効果モデル	パネルデータ分析の方法を説明できる
第13回	因果推論の基礎：ランダム化比較試験，差の差分析，回帰不連続デザイン，傾向スコア分析	社会調査データを用いた因果推論の基本的な考え方や方法を説明できる
第14回	計量分析の論文講読	社会統計学を用いた論文を読み、分析結果と解釈の関連を説明する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

指定なし。（複数の参考書を参照したレジュメをpdf形式で配布する）

参考書、講義資料等

Hoel, P. G., 1976, Elementary Statistics, 4th ed., John Wiley & Sons.（浅井晃・村上正康訳，1981，『初等統計学』培風館），ISBN-13: 978-4563008390
毛塚和宏，2022，『社会科学のための統計学入門：実例からていねいに学ぶ』講談社，ISBN-13: 978-4065284506
山本勲，2015，『実証分析のための計量経済学』中央経済社，ISBN-13: 978-4502168116

成績評価の方法及び基準

授業への参加（20%）および以下2点を含むレポート（テイクホームテスト）により評価する。
[1]授業内容に関する復習問題の出題（40%）
[2]現代社会の諸課題を対象とした具体的な分析結果についての簡潔な論述（40%）

履修の条件・注意事項

特になし。

その他

この講義は集中講義です。各自以下の2点に留意し、特に卒業や系所属・特定課題研究資格に関わる学生はリスクを十分理解した上で履修をしてください。
・集中講義は短期間での実施であり、また1日あたりのコマ数が多いため、原則公欠対応できません。
・成績報告が卒業判定に間に合わない可能性があります。