【シラバス基本情報】

【授業目標】

　昨今の情報化社会においては、自然科学における各専門分野のみならず社会生活全般において諸々の現象を観測・測定し、そこから必要な情報を弁別・分析し、さらに事象を構造的・論理的に把握できる力が求められるようになってきた。したがって本講座では、それら技術の基本となる観測データへの数理的理解や統計学的分析及び分析結果の用途・状況に応じた適切な利用ができることを目標とする。又、専門科目や卒業研究に必要となる統計分析手法についても基礎的知識の涵養を目指すとともに、知的視力の拡張をも図る。

【到達目標】

　�@　表計算ソフトを用いたデータの整理・集計やデータの内容と目的に応じたグラフ作成等が行える。
　�A　基礎的な統計用語の意味が分かる。
　�B　基礎統計量の考え方を理解し、算出が行える。
　�C　基礎的な統計的検定の意味と目的が理解できる。
　�D　データの関連性や母集団の差異について、基礎的な統計的検定手法を用いた分析が行える。

【授業計画】

　本講座では、大きく分けて次の３つの内容を学ぶ。
　　１）表計算ソフトを用いたデータの整理や活用。
　　２）表計算ソフトを用いた記述統計・グラフ作成における基礎的処理方法。
　　３）仮説の検定など推測統計の基礎的手法や考え方。
　以上を学科の特性に沿ったデータを用いながら、実際の演習を通して学ぶ。

週	内容
1	ワープロ・表計算やPC操作の確認、オリエンテーション（受講上の注意、履修内容等）
2	データの整理と分析：データの種類、データの活用
3	グラフによるデータ分析 - 1：グラフの作成（棒、折線、移動平均、円、レーダーチャート）
4	グラフによるデータ分析 - 2：度数分布表・ヒストグラムの作成
5	基礎統計量 - 1：代表値、さまざまな平均
6	基礎統計量 - 2：分散・標準偏差
7	基礎統計量 - 3：分散・標準偏差（続き）、標準化
8	データの関連性の分析 - 1：散布図の作成、相関係数、回帰直線の作成
9	データの関連性の分析 - 2：クロス集計表の作成　/　仮説の検定 - 1：独立性の検定
10	仮説の検定 - 2：母比率の検定、母平均の差の検定
11	仮説の検定 - 3：母平均の差の検定（続き）
12	仮説の検定 - 4：1元配置の分散分析
13	区間推定：母平均の区間推定、母比率の区間推定
14	統計的検定のまとめと補足
15	授業内容全体のまとめと期末課題試験

【履修上の注意（含予習・復習）等】

　必ずクラス分けで配当されたクラスで受講すること。分からない内容がある場合、積極的に質問して解決を図ること。演習にはMS Excel等を使用するので､「情報基礎演習」で扱う基本操作は修得しておくこと｡
　分からない内容がある場合、積極的に質問して解決を図ること。
　毎回の演習内容を積み重ねて新たな内容へとつなげていくため、Gakkan net Courtを活用して予・復習を励行し、やむを得ず欠席した場合も〜 net Courtで当該範囲を学習しておく。＜←重要＞不明点等がある場合はメール等で担当教員に質問しつつ学習しておく。

【成績評価の方法と評価割合（％）】

　授業最終回において授業のまとめの後に期末試験を実施する。試験に際しては、テキストとノート（自筆に限る）のみ持ち込み可とする。　試験に際しては、PCを使用し、実際にデータの分析等処理を行う。　評価は、期末試験70％と授業中に実施する各課題20％、授業への取組状況10％を合計して行う。なお各課題とは、本授業で出題される課題（宿題を含む）や、LMSでの学習履歴データを含む課題実施状況である。授業への取組状況とは､授業内の設問に対する実施・回答内容等である。

【テキスト・参考文献】（テキスト◎、参考文献（推薦）○）

　◎『Excelでやさしく学ぶ統計解析 2019』（著者：石村貞夫＋劉晨＋石村友二郎、出版社：東京図書）

　○『すぐ分かる統計解析』（著者：石村貞夫、出版社：東京図書）
　○『実践 情報リテラシー』（編著者：前野　博、出版社：同友館）