科目ナンバリング		M-SOS021J-01

科目コード		534150

科目名		社会統計学Ⅱ

科目名（英語）		Social Statistics Ⅱ

学科		現代武道学科

学年		２年

学期		後期

授業形態		講義

必修・選択の別

単位数		2

担当教員		荒井　龍弥

開講の別		単独開講

実務経験の有無

授業の概要

社会調査では様々な社会的事象についてデータを収集し、そのデータを分析することで結論や知見を得る。その際、検定と推測統計的に関する知識が不可欠である。この授業では、社会調査において用いられる推測統計的な手法について考える。なお、本科目は社会調査士資格認定【D科目】に該当する。

DPとの関連性


Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ

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体育学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

体育学科

https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=59&name=taiiku

健康福祉学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

健康福祉学科

https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=84&name=kenhuku

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スポーツ栄養学科

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スポーツ情報マスメディア学科

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現代武道学科

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子ども運動教育学科

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アクティブ・ラーニングについて


	課題解決型学習（ＰＢＬ）

	反転学習

	ディスカッション	■

	ディベート

	グループワーク

	プレゼンテーション

	実習

	フィールドワーク

授業の一般目標

統計的検定に関わる基礎的な概念について理解すること、そして、社会調査で用いられる統計的検定の手法を習得し、実際に使用することができるようになることが目標である。

授業の履修目標


対象	領域	内容

■	認知的領域	社会調査で用いられる統計的手法と、その基礎をなす概念理解をふまえ、複数の統計的手法による結果の解釈ができる。また統計分析利用上の前提条件について指摘できる。

■	情意的領域	様々な社会的事象に対して、客観的かつ論理的に考えようとする態度のもと、統計的手法を用いたとされる論文・記事等について、批判的に検討できる。

■	技能表現的領域	基礎的な統計的手法を使えるようになることを通じ、測定・調査データをもとに、自分なりに分析し、結論を導出することができる。

授業の到達目標


対象	領域	内容

■	認知的領域	社会調査で用いられる統計的手法と、その基礎をなす概念理解をふまえ、複数の統計的手法による結果の解釈ができる。

■	情意的領域	様々な社会的事象に対して、客観的かつ論理的に考えようとする態度のもと、統計的手法を用いた論文・記事等について、結果を読み取ることができる。

■	技能表現的領域	基礎的な統計的手法を使えるようになることを通じ、測定・調査データをもとに、方法を示されれば分析し結果を導出することができる。

ルーブリック


評価項目	評価基準

	十分に達成し、極めて優秀な成績を修めている	十分に達成している【履修目標】	おおむね達成している	最低限達成している【到達目標】	達成していない

	秀	優	良	可	不可・放棄

社会調査で用いられる統計的手法と、その基礎をなす概念を理解すること。	複数の統計的手法による結果を自分なりに解釈・評価ができる。また統計分析利用上の前提条件について指摘できる。	複数の統計的手法による結果の解釈ができる。また統計分析利用上の前提条件について指摘できる。	複数の統計的手法による結果の解釈ができる。また統計分析利用上の前提条件の必要性について理解できる。	複数の統計的手法による結果の解釈ができる。	統計的手法の意義や必要性を理解していない。

様々な社会的事象に対して、客観的かつ論理的に考えようとする態度を持つこと。	統計的手法を用いたとされる論文・記事等について、批判的な検討をもとに、自分なりに評価できる。	統計的手法を用いたとされる論文・記事等について、批判的に検討できる。	統計的手法を用いた論文・記事等について、結果の概要を把握できる。	統計的手法を用いた論文・記事等について、結果を読み取ることができる。	統計的手法を用いた論文・記事等の統計的分析部分の内容を把握できない。

基礎的な統計的手法を使えるようになること。	測定・調査データをもとに、自分なりに分析し、結論を導出しその解釈をすることができる。	測定・調査データをもとに、自分なりに分析し、結論を導出することができる。	測定・調査データをもとに、妥当な方法を考慮して分析し、結果を導出することができる。	測定・調査データをもとに、方法を示されれば分析し結果を導出することができる。	測定・調査データを分析することができない。

授業計画（全体）

社会統計学Ⅰで学んだことを基礎にし、与えられたデータに実際に適用してみることを通して、推計統計の手法の理解と習得を目指す。

授業計画（各回のテーマ等）


No	テーマ	内容	オンライン授業	授業外学修	時間数

1.	オリエンテーション	基本的な統計量（平均値、標準偏差、相関係数など）について復習する。		新聞記事などにある調査結果の具体例をもとに復習をする。	４時間

2.	確率論の基礎	統計手的な推測や検定の基礎をなす確率論の考え方について考える。		確率に関する練習問題をする。	４時間

3.	正規分布と標準化	正規分布の特徴と、標準化の意味について考える。		標準化についての練習問題をする。	４時間

4.	中心極限定理	標本データと母集団の特性値を結ぶ中心極限定理について考える。		サイコロ投げを例に中心極限定理を実際に確認する。	４時間

5.	平均値の区間推定	標本の平均値データから母集団の平均値を推測する方法について学ぶ。		推定の練習問題をする。	４時間

6.	比率の区間推定	本の比率データから母集団の平均値を推測する方法について学ぶ。		]推定の練習問題をする。	４時間

7.	仮説検定	仮説検定の手順について学ぶ。		仮説検定について復習をする。	４時間

8.	平均値の差の検定（ｔ検定）	二つの集団間での平均値の差の検定の方法について学ぶ。		検定の練習問題をする。	４時間

9.	比率の差の検定	二つの集団間での比率の差の検定の方法について学ぶ。		比率の差の検定の練習問題をする。	４時間

10.	カイ二乗検定	クロス表データでの比率の差の検定について学ぶ。		カイ二乗検定の練習問題をする。	４時間

11.	相関係数の検定	相関係数が統計的に有意かどうかについての検定の方法を学ぶ。		相関係数の検定の練習をする。	４時間

12.	回帰分析	複数の事柄の間の因果関係を分析する方法について学ぶ。		回帰分析の練習をする。	４時間

13.	分散分析①	三つ以上の平均値の差の検定の方法（１要因の分散分析）について学ぶ。		分散分析の練習をする。	４時間

14.	分散分析②	２要因配置の分散分析の方法について学ぶ。		分散分析の練習をする。	４時間

15.	多変量解析	種々の多変量解析の手法を紹介する。		まとめの復習をする。	４時間

成績評価方法（方針）

レポートを８回課し、その評価（評価割合20％×4）と授業態度（評価割合20%）によって成績を決定する。

成績評価方法（詳細）


到達目標＼評価方法	認知的領域	情意的領域	技能表現的領域	評価割合（％）

定期試験	◎	―	◎	40%

授業内レポート	〇		〇	40%

授業外レポート	―	―	―	評価対象外

演習・実技	―	―	―	評価対象外

授業態度		◎		20%

出席	欠格条件

レポートの実施・返却（方針）

レポートは評価後返却すると同時に、解答の求め方について解説する。

履修上の注意（受講学生に望むこと）

・大学設置基準で求められている時間の授業時間外学修を行うこと。

・この科目の受講には、事前に「社会統計学Ⅰ」の単位取得を推奨します。
・表計算アプリ（EXCEL）が動くＰＣを持参すること。
・単に話を聞くだけでなく、能動的に授業に参加することを望む。
・授業中、授業に無関係のこと、授業の妨げになることをしないこと。（減点の対象）
・出席が２/３未満の場合は不合格とする。