基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	社会統計学Ⅰ（人間福祉）／Social Statistics Ⅰ
時間割コード ／Course Code	I571300001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	総合文化学部人間福祉学科社会福祉専攻昼間主コース／College of Global and Regional Culture Department of Human Welfare
開講区分 ／semester offered	前期／First Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	細川　妃奈子（非常勤）／Hinako HOSOKAWA
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
細川　妃奈子（非常勤）／Hinako HOSOKAWA	人間福祉学科／Department of Human Welfare

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	各専攻で学習・研究する社会的事象の基本的な情報の一つである統計の理解に資する基本的な知識を学習する。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	講義終了後またはメールにて対応します。
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 　この講義では、統計的データをまとめたり、分析したりするために必要な基礎的な統計学的知識について学び、統計リテラシー（統計を読み取り必要な情報を得る力・統計を作成し正確な情報を作る力、など統計を活用する力）を身につけることを目指します。 メッセージ ／Message 統計は、私たちが生活している社会の有り様を示す、重要な情報の一つです。しかし、社会には、信頼のおけるものから不確かなものまで、様々な統計・数字があふれています。講義では、事例をできるだけ多く紹介して統計的な考え方のイメージや基礎的な考え方を学ぶとともに、パソコンを使用して実際に統計を作成・分析する作業を通じ、理解を深めて行きます。 到達目標 ／Attainment Targets 1．PCを利用して、簡易な統計データを作成することができる。 2．統計データを加工して、簡易な分析ができる。 3．統計データの分析を通じて、社会現象について考察できる。 4．インターネット・図書館等を利用して、目的に応じた統計データを収集することができる。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. 下記のテキストを使用する受講者は各自入手すること。ほか、必要に応じて別途、講義中で指示する 廣瀬毅士・寺島拓幸編著『社会調査のための統計データ分析』オーム社、2010年　 学びの手立て ／Way of learning ①「履修の心構え」 原則として、毎回パソコンを使用して統計データの加工・処理を学習します。そのため講義冒頭でデータの配布等を行います。遅刻・欠席は受講上大きな支障となります。注意してください。なお、欠席に関しては、必ず欠席届を提出してください。 ②学びを深めるために 本講義ではPC使用が必須です。PC操作が苦手な人もいると思いますが、卒業後は必須の技術です。本講義では主としてEXCELを使用しますので、日ごろからEXCELに触ることをお勧めします。小遣い帳、燃費計測、バイトの給与計算等、日ごろの生活で使ってみてください。 評価 ／Evaluation 平常点：70％、期末課題：30％ 平常点：毎講義で、課題を配布するので、その課題を加工して提出してください（課題の取り組み方、授業態度等）。 期末課題：講義中で学習した内容について、EXCELデータを加工して回答する課題を出題する。受講生は回答の上、期限までに提出する。
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 「社会統計学Ⅱ」　社会統計学Ⅰを受講後、より多様な数量データ分析の初歩を学んでほしい。また、社会調査士指定科目等における質的調査・データに関する学習が調査におけるデータの取り扱いについて理解をより深める。

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	イントロダクション（講義の趣旨・方法・スケジュールの説明）	①統計関連書籍・サイト閲覧
2	2	「統計」とは何か？（ものごとを数字で測るとは？　統計学的な考え方）	①＋②講義使用データの復習
3	3	「測る」とはどういうことか？（尺度と変数、度数分布とグラフ）	①＋②講義使用データの復習
4	4	データの特徴をどう表すか？～基本統計量1（代表値とは何か）	①＋②講義使用データの復習
5	5	データの特徴をどう表すか？～基本統計量2（散布度とは何か）	①＋②講義使用データの復習
6	6	データの特徴をどう表すか？～基本統計量3（尖度・歪度、正規分布・標準偏差）	①＋②講義使用データの復習
7	7	データからどこまで確かなことがいえるか？1（検定・推定の考え方、抽出法の理論）	①＋②講義使用データの復習
8	8	収集したデータ間に関連性はあるか？　～量的変数1～（相関係数）	①＋②講義使用データの復習
9	9	収集したデータから予測はできるか？　～量的変数2～（回帰分析の基礎1）	①＋②講義使用データの復習
10	10	収集したデータによる予測をどう読み取るか？～量的変数3～（回帰分析の基礎2）	①＋②講義使用データの復習
11	11	みせかけの関連性を見抜くにはどうするか？～量的変数4～（変数のコントロール、偏相関係数）	①＋②講義使用データの復習
12	12	収集したデータ間に関連性はあるか？～質的変数1～（独立性の検定）	①＋②講義使用データの復習
13	13	データの関連性をどうやって示すか？～質的変数2～	①＋②講義使用データの復習
14	14	複数のデータをどうやって読み解くか？～質的変数3～（エラボレーション）	①＋②講義使用データの復習
15	15	複数のデータをどうやって読み解くか？～質的変数4～（エラボレーション2）	①＋②講義使用データの復習
16	16	講義の振り返り・まとめ（レポート提出）	①＋②講義使用データの復習