【講義概要】
本講義は、データ分析の基本的な手法を修得することがテーマです。情報リテラシー（パソコンの基礎操作）から、統計分析の入門的手法を学びます。専門科目でのデータ処理や統計分析のみならず、将来、仕事上でさまざまなデータを処理する際に最低限必要となる知識・技能も身につけます。
そこで、基本統計量から回帰分析までを取り扱います。具体的な学習内容としては、前半に基本統計量、後半で最小２乗法（OLS, Ordinary Least Squares）を学びます。
前半で、統計学入門の復習を含めて、データの簡単な統計的処理（基本統計量）を学習します。データの整理（度数分布表）からデータの特徴を捉えるための統計量（平均や標準偏差）を実際に計算しながらその意味を理解します。そして、１変数だけでなく、２変数の関係を捉える手法（共分散・相関係数）を学習します。
後半は、基本的な推定法としての最小２乗法を学びます。まず、中心を通る直線を決定するために残差の概念を学習し、残差の計算を行います。自分で回帰分析用ワークシートを作成しながら推定の原理を学びます。データと直線の当てはまり具合を検証する指標として、決定係数を取り上げます。
いくつもの例題データを用意し、実際にパソコンで計算しながら、得られた統計値の意味を学習します。また、受講生が講義における到達度を確認できるよう、ルーブリックを使います。
この授業は、経済学部のディプロマ・ポリシー【知識・技能】のうち「経済学の基礎的専門知識や分析ツールを使いこなす力」
を養うことを主な目的としています。
【学習到達目標】
学部で示されたディプロマ・ポリシーのうち、統計とデータ処理に関する分野の達成を目指します。社会人としてデスクワークに困らないスキルも身につけます。（詳細は、ルーブリックを参照してください。）
1. 統計学入門の知識を確実に理解できる。
2. 授業の例題をExcelで処理できる。
3. 独力で簡単な統計処理ができる。
4. 他人にExcelでの統計操作を教えることができる。
【履修上の注意】
CCSを活用した基本型授業（教材提示・課題提出）とTeamsを併用して実施します。
以下の３科目（必須および指定科目）が修了していることを前提として進めます。
1. 情報処理基礎： 学習したPC操作内容
2. データ表現技法： Excelでのグラフ描画の技術
3. 統計学入門： 基本統計量の計算方法
授業に必要な教材（解説ビデオ・PDFテキスト・自学自習）を用意しています。
ビデオとテキストで、ノートパソコンでの操作をマスターし、統計処理の内容と手順を理解します。
その確認として自学自習を解き、全問クリアしてください。
反転授業なので、毎回、予習をした上で授業に臨んでください。
同期型授業（Teams・対面）では、予習課題の解説や演習問題・確認テストを行います。
【事前準備学習】
履修前： 「データ表現技法」でのグラフ描画技術と「統計学入門」の内容を復習。ノートパソコンの動作確認
授業前（予習）： 授業前（遅くとも5日前）にCCSから学修範囲と課題が提示されるので完了
MinutePaperの提出、自学自習の全問クリアなど
授業後（復習）： 授業での演習問題をMinutePaperに回答（授業後、30分まで）
【教材】
※指定図書は担当教員が、学生が必読すべきものとして指定する図書のことです。
図書は図書館に置いてあり、１週間借りることができます。（一部貸出不可の図書もあります。）
| 教科書 | 『経済データ分析（PDF版）』 児島完二 PDF 2020
CCSの教材BOXからPDFファイル「テキスト」の最新版をダウンロードしてください。
B5サイズの用紙に印刷し、手元で見ながら学修するとよいでしょう。 |
| 参考書 | 『不透明な時代を見抜く「統計思考力」』 神永正博 ディスカヴァー・トゥエンティワン 2009
『完全独習 統計学入門』 小島寛之 ダイヤモンド社 2006
『30時間でマスター Word&Excel2013』 実教出版編修部 実教出版 2012
『統計学が最強の学問である』 西内啓 ダイヤモンド社 2013
『ヤバい統計学』 カイザー・ファング CCCメディアハウス 2011
『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』 伊藤 公一朗 光文社新書 2017 |
| 指定図書 | －指定図書は、登録されていません。－ |
【評価方法】
詳細はルーブリックを参照してください。以下は目安です。
1. 予習（動画視聴やテキスト・自学自習のMinutePaper）の状況（30％）
2. 授業参加の状況：毎回の小テスト、演習問題のMinutePaper、授業理解度調査など（40％）
3. 複数回の確認テスト（30％）
4. その他
【講義テーマ】
| 回数 | テーマ | テーマURL |
| 1 | ガイダンス／スプレッドシート：行と列, ルーブリック確認(1) | |
| 2 | データの整理：順位表 | |
| 3 | 度数分布表／ヒストグラムの作成 | |
| 4 | データの代表値：算術平均、メジアン、モード | |
| 5 | データの散らばりの尺度：レンジ、四分位範囲／箱ひげ図 | |
| 6 | 散らばりの尺度：平均からの偏り（偏差）と偏差平方和 | |
| 7 | 散らばりの尺度：分散から標準偏差 | |
| 8 | これまでの応用（偏差値）と前半の確認：中間テスト, ルーブリック確認(2) | |
| 9 | 中間テストのフィードバック、2変数の関係：散布図の作成と平均偏差 | |
| 10 | 2変数の関係：象限と偏差の積和、共分散 | |
| 11 | 2変数の統計量：相関係数の導出 | |
| 12 | 因果関係：データの中心を通る直線 | |
| 13 | 残差の概念と残差平方和の計算 | |
| 14 | 残差平方和最小の条件：最小２乗推定量 | |
| 15 | 適合度としての決定係数、講義まとめ（因果関係と相関関係）, ルーブリック確認(3) | |
| 16 | 定期試験期間 | |