第1回 ガイダンス Excelの基本操作復習（式・参照・関数・グラフ）
第2回 データの種別、基本統計量の計算、基準値・偏差値
第3回 データの集計、度数分布表とグラフ化
第4回 ピボットテーブルの活用
第5回 二次元データの集計・要約・可視化(1)　（散布図、相関係数、回帰式・最小二乗法）
第6回 二次元データの集計・要約・可視化(2)  （クロス集計表、ファイ係数・クラメールの連関係数、相関比）
第7回 確率変数と確率分布 
第8回 推測統計の考え方、標本の分析と中心極限定理
第9回 区間推定（信頼区間の計算）
第10回 仮説検定の基本概念、母平均の検定（z検定・t検定）(1)
第11回 母平均の検定（z検定・t検定）(2)・母比率の検定
第12回 2グループの比較に関する検定
第13回 適合性の検定・独立性の検定
第14回 相関比の検定（F検定）・授業のまとめ
定期試験

第1回 ガイダンス Excelの基本操作復習（式・参照・関数・グラフ）
事前学習：シラバスを確認すること
事後学習：各自のExcelスキルを再確認し、授業が前提とするExcelスキルレベル到達を目指して練習を重ねること（テキスト11.1該当）

第2回 データの種別、基本統計量の意味と計算、基準値・偏差値 
事前学習：「偏差値」とは一体どんなものか、なぜそのようなものがあるのか、考えてみよう。
事後学習：与えられたデータの基本統計量を計算する課題に取り組むこと

第3回 データの集計、度数分布表とグラフ化
事前学習：ExcelのFREQUENCY関数・COUNTIF関数の使い方を予習しておこう。
事後学習：与えられたデータから度数分布表とグラフを作成する課題に取り組むこと

第4回 ピボットテーブルの活用
事前学習：テキストを参考にピボットテーブルの作成や操作の予習をしておこう
事後学習：ピボットテーブルの利用に関する課題に取り組むこと

第5回 二次元データの集計・要約・可視化(1)  （散布図、相関係数、回帰式・最小二乗法）
事前学習：「相関」とはどのような意味か、「因果」との違いはどのような点にあるか、それぞれ考えてみよう。
事後学習：散布図の作成と相関係数の計算を行う課題に取り組むこと。

第6回 二次元データの集計・要約・可視化(2)　（クロス集計表、ファイ係数・クラメールの連関係数、相関比）
事前学習：
事後学習：クロス集計表の作成と各係数の計算を行う課題に取り組むこと。各係数の意味について確認しておくこと。

第7回 確率変数と確率分布
事前学習：確率の基礎知識について高校数学等の復習をしておこう。
事後学習：代表的な確率分布の特徴を確認する課題に取り組むこと。

第8回 推測統計の考え方、標本の分析と中心極限定理
事前学習：テキストを参考に推測統計と記述統計の位置付けの違いを予習しておこう
事後学習：標本の統計量が従う分布と関連するExcel関数の使い方について確認しておくこと。標本平均及び不偏分散の不偏性、大数の法則・中心極限定理を体感する課題に取り組むこと

第9回 信頼区間の計算
事前学習：区間推定の基本的な考え方について、テキストを参考として予習しておくこと
事後学習：信頼区間の計算課題に取り組むこと。信頼区間の意味を確認しておくこと。

第10回 仮説検定の基本概念、母平均の検定（z検定・t検定）(1)
事前学習：仮説検定の考え方や基本手順等について、テキストを参考として予習しておくこと
事後学習：母平均に関する仮説検定の課題に取り組むこと。

第11回 母平均の検定（z検定・t検定）(2)・母比率の検定
事前学習：Excelにおける正規分布、t分布関連関数の利用方法を確認しておくこと
事後学習：母平均・母比率に関する仮説検定の課題に取り組むこと。

第12回 2グループの比較に関する検定
事前学習：2つのグループを比較する際、「対応がある場合」「対応がない場合」とはどのような意味か、テキストを参考に予習しておこう
事後学習：2グループの比較（母平均・母比率）に関する仮説検定の課題に取り組むこと

第13回 適合性の検定・独立性の検定
事前学習：第6回で取り上げたクラメールの連関係数を復習しておくこと。Excelにおけるχ2乗分布関連関数の利用方法を確認しておくこと
事後学習：適合性の検定・独立性の検定を行う課題に取り組むこと

第14回 相関比の検定（F検定）・授業のまとめ
事前学習：第6回で取り上げた相関比を復習しておくこと。ExcelにおけるF分布関連関数の利用方法を確認しておくこと。これまでの学習内容を確認し、質問事項をまとめておくこと
事後学習：相関比の検定を行う課題に取り組むこと。定期試験に備え学習を継続すること