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	量的調査法／Quantative Research Methods
時間割コード ／Course Code	T1T12101_T1
開講所属 ／Course Offered by	観光学部／Faculty of Tourism
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q
曜限 ／Day, Period	火／Tue　3,　火／Tue　4
開講区分 ／Semester offered	第1クォーター／1Q
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	佐々木　啓
授業形態 ／Lecture Form	講義
教室 ／Classroom	東１号館Ｅ１-３０３／E1-303
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 2026/04 ～9999/04 観光学部 専門的知識や技能 5 2026/04 ～9999/04 観光学部 課題解決力と自己学修能力 5

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
佐々木　啓	観光学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	この授業では量的研究について企画・実施・分析・取りまとめの各段階について講義形式で学ぶとともに、演習を通じて体験し経験を積む。具体的には心理学研究法としてのアンケート調査、そして計量テキスト分析（テキストマイニング）を中心に扱う。本科目の学修成果は卒業論文・専門演習をはじめとする他科目の学修に役立つほか、卒業後に学術研究・社会調査・市場調査（マーケティングリサーチ）・EBPM（エビデンスに基づく政策立案）などを実施する際にも有用である。
到達目標 ／Course Objectives	授業内容を理解し、量的研究を遂行するために必要な知識に関する問いに正しく答えることができる。 研究グループの仲間とともに、演習として課す量的研究を適切に遂行することができる。
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	成績評価の方法：課題（授業ノート・リアクションペーパー等）30%、確認テスト35％、学生発表35％。 ただし授業への参加状況などによって加減点措置を行う場合がありうる。 成績評価の基準：課題は授業を集中して聴いているか、内容を理解できたかを基準に評価する。確認テストは授業で学んだ内容を記憶できているかを基準に評価する。学生発表は量的研究として適切な方法で実施できているか、研究に用いたデータ量は十分か、プレゼンテーションとしての質を基準に評価する。
教科書 ／Textbook	授業では教科書を使用しない。 なお資料を配布したり、インターネット上で公開されている文献のリンクを共有する場合がある。
参考書・参考文献 ／Reference Book	授業では参考書を使用しない。ただし授業の理解の助けになると思われる書籍を以下に示す。 「ライブラリ 心理学の杜  3　心理学研究法」本多明生ほか、サイエンス社、978-4781915395 「アンケート調査の計画と解析」内田治、日科技連、978-4817197511 「統計学入門」阿部真人、ソシム、978-4802613194 「やってみようテキストマイニング」牛澤賢二、朝倉書店、978-4254122350 「これからレポート・卒論を書く若者のために 第2版」酒井聡樹、共立出版、978-4320005983
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	履修上の注意：講義ではノートを取ること（PCを使用してWord文書として作成してもよい）。授業ノートを課題として課すことから、講義のパワポは配布しない予定である。授業内でPCを使用するので各自持参すること。担当教員から学生にはMoodleおよびメール（大学発行のアドレス宛）で連絡を行うので適切に確認・対応すること。 メッセージ：一般にデータ利活用に関する科目ではプログラミングに関する内容を含むことが多いが、本科目では扱わない。学修のハードルを下げるため、プログラミングを修得する代わりに統計ソフトやデータ利活用ツールの使い方を修得してもらう。また本来データの利活用について学ぶためにはその基礎となる高校数学的な計算能力も大切だが、数学が苦手な者が多いことに配慮し、極力これらを扱わずに講義を行う。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	全学部対象：「データサイエンス入門」「データサイエンス基礎」「データサイエンス応用」「データサイエンス実践」・・・本演習で扱わないプログラミング等の内容も学びたい学生向け。 観光学部科目：「観光データサイエンス」（今年度は未開講、令和9年度開講予定）
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	予習：参考書を読む。復習：授業ノートの見直しと暗記。参考書を読む。学生発表に向けた準備。
その他連絡事項 ／Other messages	3名もしくは4名1組のグループを組んで演習に取り組んでもらう予定である（受講者数によって変わる可能性あり）。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	自主性・積極性を持ったうえでテーマや対象を設定し、調査を行い、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 ⑤⑥⑧⑩】
オフィスアワー ／Office Hours	火曜日の12:30-13:00、佐々木啓研究室（西4号館）。 ただし会議・出張等の理由で上記時間帯に在室していない可能性もあるため、前日17時までに確認のメールを入れておくことが望ましい。
科目ナンバリング ／Course Numbering	TS0002J01100B212
実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience	実践的教育 ／Practical Education 1. 該当しない 実践的教育の内容 ／Contents

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
1	1	研究の基本	研究倫理、文献検索法等など、研究の基本についての講義
2	2	心理学研究法（１）	心理学研究法の基礎と実証的な研究法についての講義
3	3	心理学研究法（２）	調査の基本についての講義
4	4	心理学研究法（３）	心理尺度の設計についての講義
5	5	心理学研究法（４）	統計的分析についての講義
6	6	さまざまな研究法（１）	さまざまな調査法についての講義
7	7	さまざまな研究法（２）	さまざまな分析法についての講義
8	8	テキストマイニング	計量テキスト分析ソフト「KH Coder」を活用したテキストマイニングの方法についての講義
9	9	前半の振り返り（確認テスト含む）	確認テストを受験し、解答解説を聴くことで前半の授業内容を振り返る
10	10	演習（１）	学生発表に向けグループで研究の企画に取り組む
11	11	演習（２）	学生発表に向けグループで研究の実施（調査）に取り組む
12	12	演習（３）	学生発表に向けグループで研究の分析・とりまとめに取り組む
13	13	学生発表（１）	グループで取り組んだ研究についての成果発表とそれらに対する意見交換
14	14	学生発表（２）	グループで取り組んだ研究についての成果発表とそれらに対する意見交換
15	15	学生発表（３）	グループで取り組んだ研究についての成果発表とそれらに対する意見交換