シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

分析基礎演習

時間割コード
／Course Code

K1000004_K1

開講所属
／Course Offered by

社会インフォマティクス学環／School of socio-informatics

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第3クォーター／3Q

曜限
／Day, Period

月／Mon　3

開講区分
／Semester offered

第3クォーター／3Q

単位数
／Credits

1.0

学年
／Year

1,2,3,4

主担当教員
／Main Instructor

松田　憲幸

授業形態
／Lecture Form

講義

教室
／Classroom

東１号館Ｅ１-２０５／E1-205

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2023/04 ～9999/04	社会インフォマティクス学環	2.専門的知識や技能	7
2023/04 ～9999/04	社会インフォマティクス学環	4.協働性とコミュニケーション能力	3

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
松田　憲幸	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	研究論文を読んで，背景となる問題意識，および，前提と仮説を峻別し，実証の仕組みを読み解くトレーニングを通して，種々の分析手法の本質的な違いを見極める．
到達目標／Course Objectives	データの種別，統計の基礎，因子分析，分散分析を理解し，実際のデータの操作を通して，分析の違いを理解する．実際にオープンデータを選んで，問題意識を設定して，分析手法を選定し，論文の様式でレポートをまとめ，分析手法の妥当性，結果に基づく考察ができる．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	moodleを通して課す課題について，次の項目で評価する．（１）説明の分かりやすさ（明瞭ー不明瞭）（２）提出内容の完成度（高いー低い）（３）他に類のない独創性（高いー低い）
教科書／Textbook	浦上昌則，脇田貴文，調査系論文の読み方（改訂版），東京図書，2020，ISBN-10 ‏ : ‎ 4489023499. 3,080円
参考書・参考文献／Reference Book	特になし．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	（１）分析手法の本質的な違いを見極める（２）グループワークでは，積極的に意見を披露し，他者の意見に傾聴する．（３）メンバー間の相違点を見出し，理由を話し合う．（４）オープンデータに対する問題意識を設定して，分析週報を選んだ理由を説明する．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業内（グループワーク）でＰＣを使用するので、各自持参してください。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	情報プログラミング入門
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	予習を１時間，復習を２時間行うこと．
その他連絡事項／Other messages	記載事項なし
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	授業中に示すテーマについて，グループワークで議論し，結果を発表する．「アクティブ・ラーニング」実施要項10
オフィスアワー／Office Hours	水曜日3限@A615室，A606室，S408室です．松田(matsuda@wakayama-u.ac.jp)へ事前に連絡もらえると，よりスムーズです．
科目ナンバリング／Course Numbering	K12041J01010P132
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents
1	第一講	論文の読解	論証と実証
2	第二講	測定・データ尺度	記号・順序・間隔・比例尺度統計基本量
3	第三講	測定から統計へ	分布と分析
4	第四講	探索的因子分析	共感性尺度
5	第五講	確認的的因子分析	ｔ検定
6	第六講	1要因分散分析	相関係数・偏相関係数
7	第七講	2要因分散分析	χ2検定
8	第八講	まとめ	論文様式でレポート作成

授業の概要・ねらい／Course Aims	研究論文を読んで，背景となる問題意識，および，前提と仮説を峻別し，実証の仕組みを読み解くトレーニングを通して，種々の分析手法の本質的な違いを見極める．
到達目標／Course Objectives	データの種別，統計の基礎，因子分析，分散分析を理解し，実際のデータの操作を通して，分析の違いを理解する．実際にオープンデータを選んで，問題意識を設定して，分析手法を選定し，論文の様式でレポートをまとめ，分析手法の妥当性，結果に基づく考察ができる．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	moodleを通して課す課題について，次の項目で評価する．（１）説明の分かりやすさ（明瞭ー不明瞭）（２）提出内容の完成度（高いー低い）（３）他に類のない独創性（高いー低い）
教科書／Textbook	浦上昌則，脇田貴文，調査系論文の読み方（改訂版），東京図書，2020，ISBN-10 ‏ : ‎ 4489023499. 3,080円
参考書・参考文献／Reference Book	特になし．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	（１）分析手法の本質的な違いを見極める（２）グループワークでは，積極的に意見を披露し，他者の意見に傾聴する．（３）メンバー間の相違点を見出し，理由を話し合う．（４）オープンデータに対する問題意識を設定して，分析週報を選んだ理由を説明する．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業内（グループワーク）でＰＣを使用するので、各自持参してください。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	情報プログラミング入門
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	予習を１時間，復習を２時間行うこと．
その他連絡事項／Other messages	記載事項なし
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	授業中に示すテーマについて，グループワークで議論し，結果を発表する．「アクティブ・ラーニング」実施要項10
オフィスアワー／Office Hours	水曜日3限@A615室，A606室，S408室です．松田(matsuda@wakayama-u.ac.jp)へ事前に連絡もらえると，よりスムーズです．
科目ナンバリング／Course Numbering	K12041J01010P132
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information