カリキュラム(社会学)

  単元 重要度 標準講義回 狙い キーワード
1.統計学の意義 統計リテラシー 1 社会学が取り組む問題を具体的に挙げ,統計学がその問題の解決にどのように使われるかを理解する. 社会学、実証科学
問題の発見と解決 1
種々のデータ 1 連続型データと離散型データ,あるいは.量的データと質的データを対比して理解する.時系列データ,クロスセクションデータ,パネルデータの区別を理解する.余裕があれば,メッシュデータのような地域統計データを扱う. 時系列データ、クロスセクションデータ、パネルデータ、量的(あるいは連続型)データ、質的(あるいは離散型)データ
統計学の歴史 2 現在の公的統計(官庁統計),あるいは,現在の社会調査に至る歴史的背景を学習する. 国勢学、政治算術、ケトレー、社会踏査
2.調査と実験のデザイン 調査 2 統計調査,世論調査,市場調査など,さまざまな目的の調査を知る.調査方法について,量的調査と質的調査を対比して理解する. 統計調査、世論調査、量的調査、質的調査
実験 −− −− −−
3.データの記述 統計表・グラフ(一般) 3 棒グラフ,折れ線グラフ,帯グラフ,円グラフなどにより,データを適切に視覚化する方法を理解する. 棒グラフ、折れ線グラフ、帯グラフ、円グラフ
分布を表す統計表・グラフ 3 度数分布表,ヒストグラムなどにより,データの分布を示す手法を理解する. 度数分布表、ヒストグラム
基本統計量 4 平均値などの代表値と,分散などの散布度により,データを要約する方法を理解する.平均値,中央値,最頻値の違いを理解する.パーセンタイルおよび分位数を学んだ後,箱ひげ図の描き方を学ぶ. 代表値、散布度、パーセンタイル(分位数)、箱ひげ図
分割表(クロス集計表) 6-7 複数の離散変数(あるいは質的変数)をクロス集計表(分割表)に整理する手法を理解する.いくつかの連関指標(グッドマンとクラスカルのガンマ,順位相関係数,ファイ係数など)について学ぶ. クロス集計表(分割表)、グッドマンとクラスカルのガンマ、順位相関係数、ファイ係数
相関関係 5 複数の量的変数の統計的関係を要約する方法を学習する.散布図を描き,関係が直線的であるならばピアソンの相関係数を関係の強さの指標とする.相関と因果の違いを理解する.余裕があれば,記述統計としての単回帰分析を学ぶ. 散布図、相関係数、相関と因果、回帰分析
4.確率と確率分布 確率 8 分割表の独立性の検定を念頭に,基本的な確率の計算を学ぶ.条件つき確率と乗法定理を学んだ後,独立な事象を定義し,独立な事象の確率を計算できるようにする. 加法定理、条件つき確率、乗法定理、独立な事象
確率分布の概念 9 カイ2乗適合度検定を念頭に,確率分布の概念を学ぶ.確率分布の期待値と分散を理解する. 確率変数、確率分布、期待値、分散
主な確率分布 9 離散型の確率分布として,一様分布(離散型)と二項分布を学習する.多項分布を含めてもよい. 離散型一様分布、二項分布
10 確率密度関数の概念を学ぶ.連続型の確率分布として,正規分布を学習する.正規分布表の使い方を理解する.2項分布の正規近似を学ぶ. 確率密度関数、正規分布、2項分布の正規近似
5.母集団と標本 統計量 11 母集団の特性値を知るという目的のために,標本を抽出し,統計量を手掛かりとして母集団の特性を知るというアイデアを理解する.基本的な無作為抽出の方法を学ぶ. 母集団と標本、全数調査と標本調査、無作為抽出、(非)標本誤差
標本分布 11 標本平均および標本比率の分布を例に,標本分布という概念を理解する.大数の法則と中心極限定理を学ぶ. 標本平均の分布、標本比率の分布、大数の法則、中心極限定理
6.統計的推測 点推定 12 母平均と母比率の点推定を学ぶ.区間推定および仮説検定での利用を念頭に,母集団分散の不偏推定量を学ぶ. 母平均の点推定、母比率の点推定、不偏推定量、標本誤差
区間推定 12 母平均と母比率の区間推定の方法を学ぶ. 母平均の区間推定、母比率の区間推定
仮説検定の考え方 13 母平均に関する仮説検定を例として,仮説検定の考え方を理解する. 仮説検定の概念、母平均についての仮説検定
種々の検定 14 パネルデータを念頭に,対応のあるデータでの仮説検定の方法を学ぶ.分割表の独立性の検定を学ぶ 分割表の独立性の検定、対応のあるデータの仮説検定
分散分析 −− −− −−
7.多変量データの扱い 時系列データの分析 15 季節調整,移動平均,自己相関係数,コレログラムなど,時系列データの基本的な分析方法を理解する. 季節調整、移動平均、自己相関係数、コレログラム
重回帰分析 −− −− −−
主成分分析・因子分析 −− −− −−
判別・クラスタリング
統計モデル

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