シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2026/04/06 現在 |
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開講科目名 ／Course |
データを用いた実証分析B／Empirical Analysis with Data B | ||||||||||||||||
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時間割コード ／Course Code |
E2F13007_E1 | ||||||||||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
経済学研究科／Graduate School of Economics | ||||||||||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2026年度／Academic Year 第1クォーター／1Q | ||||||||||||||||
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曜限 ／Day, Period |
他／Otr | ||||||||||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
前期／the former term | ||||||||||||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||||||||||
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学年 ／Year |
1,2 | ||||||||||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
中村 文香 | ||||||||||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||||||||||
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教室 ／Classroom |
岸和田サテライト／岸和田サテライト | ||||||||||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 中村 文香 | 経済学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
この授業では、統計学の基礎的な知識を復習しながら、Excelで実際のデータを加工・整理する手法を学ぶことで、論文を書くために最低限必要な分析手法を身に着けていきます。特に、「データを用いた実証分析A」の知識を前提に、手元のデータから全体の傾向を予測することに主眼を置きます。 | ||||
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到達目標 ／Course Objectives |
・データから全体の性質を知る方法を学ぶ ・基礎的な仮説検定と回帰分析の手法を身に着ける |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
小テスト100％ | ||||
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教科書 ／Textbook |
特になし | ||||
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
大屋幸輔『コア・テキスト統計学』（新世社, 2003） 中室牧子/津川友介『｢原因と結果｣の経済学』（ダイヤモンド社, 2017） |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
この授業は岸和田サテライトで開講します。オンラインもしくは現地で受講してください。 授業内でPCを使用します。各自持参してください。 |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
特になし | ||||
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授業時間外学修（予習・復習等）の内容 ／students learning outside of the class, preparation and review are included |
データ分析の手法を身に着けるためには、方法を理解するだけでなく実践を通じて慣れていくことが重要です。講義中の演習以外にも、さまざまなデータに触れることを意識してください。 | ||||
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その他連絡事項 ／Other messages |
授業までに配布する資料を入手し、各自持参してください。授業時間内に資料配布は行いません。 | ||||
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
実際に自分の手を動かし、授業内で解説する関数等を最後まで実行できるように努めてください。分からない箇所はそのままにせず、都度質問するようにしてください。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑥】 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
木曜12:30~13:30 不在の場合もありますので、事前にメールでアポイントを取ってください。 |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
E07034J11109B545，E07034J11109R545，E07034J11109G545，E07034J11109P545，E07034J11109S545 | ||||
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実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience |
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| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and position in the whole course |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 1 | 第1回（5/23（土）13：00～17：00） | イントロダクション・推測統計 | ・データの構造 ・推測統計とは ・ランダムサンプリング ・標準誤差 ・標準誤差を考慮したグラフ |
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| 2 | 第2回（6/20（土）13：00～17：00） | 仮説検定・回帰分析① | ・仮説検定の考え方 ・t検定 ・ノンパラメトリック回帰 ・単回帰分析 |
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| 3 | 第3回（7/18（土）13：00～17：00） | 回帰分析②・因果推論 | ・重回帰分析 ・ダミー変数を使った分析 ・決定係数 ・因果推論の考え方 ・ランダム化比較試験（RCT） |