授業内容・計画(詳細)の情報


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【基本情報】
2018年度 秋学期  
授業科目名 データアナリシス
曜日 時限 木-1
テーマ Excelを用いた統計解析入門
キーワード Excel 統計解析 データ解析


【授業要旨または授業概要】
 
 身の回りには様々なデータが存在しているが、データが示す事柄の理解には解析が必要である。解析により傾向や特徴が明らかとなり、データを活用することが可能となる。本講義ではこのデータ解析の基礎について、Excelを用いて学習を行っていく。
 Excelには様々な統計関数が用意されており、手間のかかる計算も容易に実施可能である。しかし関数が用意されているからといって、それだけで統計解析が実施できるというものではない。その統計値は何を表しているのか?どのようなデータに対して適用できるのか?といった知識がないと誤った解釈や値を得てしまうからである。統計解析は一つの統計値を計算して終了というものではなく、得た統計値を基に解釈し、また解析し解釈するなど、反復的な作業となる。そのため、一度誤った解釈や値を得てしまうと次の段階以降がおかしな解析となってしまうのである。このような事態を防ぐためには、統計値の示す意味や解析手法そのものについての理解が必要となる。
 本講義では各種統計値の意味、計算方法など統計解析の基本的な事柄をExcelを用いて学習していく。

先修条件は特にないが、コンピュータを用いて実際に解析をおこなっていくため、
・キーボードやマウスの操作
・Excelの起動やデータの保存といったコンピュータの基本的な操作
に慣れているほうが望ましく、また、演習が多いため、
・積極的な授業参加
が望まれる。


【学修の到達目標】
◆授業で育成する力スキル
この授業で育成する力・スキルは「自ら考える力」、「挑み力」、「成し遂げ力」である。

◆学修の到達目標
以下の到達目標を中心に授業では学習していく。
1.基礎的なExcelの操作について理解している。
2.ソフトウェアを用いてデータ解析をおこなうにあたり、データの取り込みや加工、解析の手順などを理解している。【自ら考える力】
3.各種統計値を理解し、実際にデータを解析できる。【自ら考える力, 挑み力, 成し遂げ力】

上記の到達目標の評価基準については添付資料参照。
添付ファイル:データアナリシス-学習到達目標の評価基準.pdf

【授業計画】
◆スケジュール
第1回:ガイダンス、学習環境の確認
第2回:Excelの基本操作(オートフィル、参照、関数)
第3回:統計について, さまざまなグラフ表現 
第4回:調査項目の種類と集計方法, 度数分布   
第5回:ヒストグラム
第6回:分布の位置を表す代表値, 5数要約と箱ひげ図
第7回:分散と標準偏差, 観測値の標準化とはずれ値
第8回:時系列データ
第9回:相関と散布図, 相関係数
第10回:確率の基本的な性質
第11回:反復試行と条件付き確率
第12回:標本調査
第13回:調査の計画と結果の統計的な解釈
第14回:講義まとめ
期末試験
◆予習・復習
第1回:ガイダンス、学習環境の確認
事前学習:シラバスの確認
事後学習:学習環境の復習

第2回:Excelの基本操作(オートフィル、参照、関数)
事前学習:Excelに関する基本事項 (用語や操作) の確認
事後学習:オートフィル、参照、関数の復習

第3回:統計について, さまざまなグラフ表現 
事前学習:統計についてどのようなものか調査
事後学習:グラフの種類、Excelでのグラフ作成方法の復習

第4回:調査項目の種類と集計方法, 度数分布   
事前学習:データの種類と特徴について調査
事後学習:質的データの解析について復習

第5回:ヒストグラム
事前学習:ヒストグラムについて調査
事後学習:量的データの解析について復習

第6回:分布の位置を表す代表値, 5数要約と箱ひげ図
事前学習:分布の位置とは?どのように位置を表すのかを調査
事後学習:代表値と箱ひげ図について復習

第7回:分散と標準偏差, 観測値の標準化とはずれ値
事前学習:データの散らばり具合について調査
事後学習:散らばり具合, 標準化について復習

第8回:時系列データ
事前学習:時系列データとは何かを調査
事後学習:時系列データについて、また、その表し方について復習

第9回:相関と散布図, 相関係数
事前学習:2つのデータ関係を表す方法について調査
事後学習:相関係数について復習

第10回:確率の基本的な性質
事前学習:確率について調査
事後学習:確率について復習

第11回:反復試行と条件付き確率
事前学習:反復試行の確率、条件付き確率について調査
事後学習:反復試行の確率、条件付き確率について復習

第12回:標本調査
事前学習:標本調査について調査
事後学習:標本調査の仕組みについて復習

第13回:調査の計画と結果の統計的な解釈
事前学習:データ解析の手順について調査
事後学習:データ解析の手順、解釈について復習

第14回:講義まとめ
事前学習:これまでの講義の復習
事後学習:試験に備えて理解不十分箇所の復習
◆集中授業の期間
 

【履修上の注意点】
履修のポイント・留意事項
・履修希望者が多数の場合は、初回ガイダンス時に抽選を行うので、必ず出席すること。

・公欠や就職活動などの正当な理由により初回ガイダンスに出席できない場合は、電子
メールで事前連絡(学籍番号・氏名・欠席理由を明記)を行えば、抽選対象者とする。

・履修者数が定員に達していない場合は二回目講義以降からの履修も可能であるが、空席情報は情報教育センターのWebサイトに掲示されているのでそちらを確認すること。

【成績評価の基準および方法】
学則及び学修に関する規則に則り2/3以上の出席が成績評価の対象になる。
成績評価の割合は、期末試験:60%, 授業時間内の小テスト(複数回実
施):40%で評価し、到達度90%以上でS、80%以上でA、70%以上でB、60%以上でC、60%未満
はEとする。ただし、出席回数が授業回数の3分の2に満たない場合には / とする。

規定により、成績発表前(授業期間終了後や定期試験終了後)に、担当教員に対して点数
や成績を問い合わせても回答できない。


【教科書・参考書】
区分 書名 著者名 発行元 定価
教科書 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 「データの分析」 日本統計学会 編 東京図書 2200
参考書 日本統計学会公式認定 統計検定4級対応 「資料の活用」 日本統計学会 編 東京図書 2000
参考書 明日からビジネスで使える!ExcelとRによるデータ解析入門 上村龍太郎, 北島良三, 竹内晴彦, 山下俊恵, 吉岡茂 丸善出版 3600


【その他の教材】
その他参考書は適宜紹介する。


【担当教員への連絡方法】
担当教員氏名:北島良三
メールアドレス:kitajima【at】tsc.u-tokai.ac.jp
       (送信の際は【at】を@に変更のこと)

問合せの際は、
・件名
・本文に「学生証番号」、「氏名」、「問い合わせ対象の授業名」、「問合わせ内容」
を明記してください。

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