シラバス参照

基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	統計学入門／Introductiton to Statistics
時間割コード／Course Code	2241000015
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	人文社会科学部／
ターム・学期／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　前期
曜日コマ／Day, Period	月／Mon　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	花田真一／HANADA SHINICHI
科目区分／Course Group	専門教育科目　学部基本科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
花田真一／HANADA SHINICHI	人文社会科学部／

難易度（レベル）／Level	レベル1
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	記述統計を理解し，データを読み取れるようになること相関関係を理解し，分析ができるようになること統計的推定と検定の考え方を理解し，それを活用できるようになることこれらを通じて見通す力を涵養する。
授業の概要／Summary of the class	本講義は、データを扱う上で基礎となる統計学の知識を学ぶものである。自分の意見や理論を説得的に相手に伝える際の重要な要素の一つに、データや数字の裏付けがあるか、というものがある。アンケートや実験によって自らデータを得る場合もあるだろう。また、高度情報化社会の現代においては、様々なデータが公開されており、以前に比べればデータの入手ははるかに容易になった。しかし、分析の方法を知らなければそのようなデータはただの数字の塊に過ぎず、活用することができない。また、他者の意見の裏付けとしてデータが用いられている場合に、分析手法に関する知識がなければその主張が本当に正しいか理解できない。本講義では、統計学の知識の取得を通じてデータを用いた分析の基礎を学び、その楽しさを感じることを目標とする。そして、統計データに基づいて社会を見通し問題を解決する力を涵養することを目指す。
授業の内容予定／Contents plan of the class	各回は通常の学年歴通りに実施する。第１回ガイダンス第２回度数分布表・ヒストグラムを用いたデータの整理第３回基本統計量①：データを代表する指標第４回基本統計量②：散らばりを表す指標第５回データの分布第６回ここまでの振り返り第７回正規分布①：標準正規分布第８回正規分布②：正規分布の性質と確率統計第９回大数の法則と中心極限定理第10回母集団の推定第11回検定①：確率分布を用いた検定の基礎第12回検定②：平均の差の検定第13回相関第14回回帰分析の基礎第15回講義の復習第16回期末試験（8月5日予定）メディア授業移行時には、Teams上でのリアルタイム配信とする。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	毎回の確認テスト：10％レポート課題：20％期末試験：70％の割合で合算して評価を行う。メディア授業移行時には、これらはMoodle上で実施する。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	【予習】事前にアップロードされた講義資料に目を通す【復習】確認テストの内容を見返す
教材・教科書／The teaching materials, textbook	指定しない。
参考文献／bibliography	ガイダンスで紹介する。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	講義内で計算を行うことがあるので、電卓を持参すること。パソコンがあればそれでも可。予備知識等は要求しないが、関心のある社会問題やデータを分析することをイメージしながら講義を聴くことが望ましい。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	月曜日14:30-15:30
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	shanada 以下弘前大学のアドレス
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	A08:社会学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	A07:経済学，経営学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	メディア授業に移行する場合、講義はTeamsを用いた講義配信ののち、Moodle上の確認テストを行い理解度をチェックする。また、可能であれば2回ほどPC演習を行う。
科目ナンバー／The subject number	H2-1-0041-A08
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	・受講生の理解度に応じて内容を変更する場合があります。また、メディア授業に移行する場合はTeamsを利用するので、あらかじめアプリ等をインストールしておいてください。・人文社会科学部の学生は所属する課程を問わず受講できます。

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	統計学入門／Introductiton to Statistics
時間割コード／Course Code	2241000015
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	人文社会科学部／
ターム・学期／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　前期
曜日コマ／Day, Period	月／Mon　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	花田真一／HANADA SHINICHI
科目区分／Course Group	専門教育科目　学部基本科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル1
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	記述統計を理解し，データを読み取れるようになること相関関係を理解し，分析ができるようになること統計的推定と検定の考え方を理解し，それを活用できるようになることこれらを通じて見通す力を涵養する。
授業の概要／Summary of the class	本講義は、データを扱う上で基礎となる統計学の知識を学ぶものである。自分の意見や理論を説得的に相手に伝える際の重要な要素の一つに、データや数字の裏付けがあるか、というものがある。アンケートや実験によって自らデータを得る場合もあるだろう。また、高度情報化社会の現代においては、様々なデータが公開されており、以前に比べればデータの入手ははるかに容易になった。しかし、分析の方法を知らなければそのようなデータはただの数字の塊に過ぎず、活用することができない。また、他者の意見の裏付けとしてデータが用いられている場合に、分析手法に関する知識がなければその主張が本当に正しいか理解できない。本講義では、統計学の知識の取得を通じてデータを用いた分析の基礎を学び、その楽しさを感じることを目標とする。そして、統計データに基づいて社会を見通し問題を解決する力を涵養することを目指す。
授業の内容予定／Contents plan of the class	各回は通常の学年歴通りに実施する。第１回ガイダンス第２回度数分布表・ヒストグラムを用いたデータの整理第３回基本統計量①：データを代表する指標第４回基本統計量②：散らばりを表す指標第５回データの分布第６回ここまでの振り返り第７回正規分布①：標準正規分布第８回正規分布②：正規分布の性質と確率統計第９回大数の法則と中心極限定理第10回母集団の推定第11回検定①：確率分布を用いた検定の基礎第12回検定②：平均の差の検定第13回相関第14回回帰分析の基礎第15回講義の復習第16回期末試験（8月5日予定）メディア授業移行時には、Teams上でのリアルタイム配信とする。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	毎回の確認テスト：10％レポート課題：20％期末試験：70％の割合で合算して評価を行う。メディア授業移行時には、これらはMoodle上で実施する。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	【予習】事前にアップロードされた講義資料に目を通す【復習】確認テストの内容を見返す
教材・教科書／The teaching materials, textbook	指定しない。
参考文献／bibliography	ガイダンスで紹介する。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	講義内で計算を行うことがあるので、電卓を持参すること。パソコンがあればそれでも可。予備知識等は要求しないが、関心のある社会問題やデータを分析することをイメージしながら講義を聴くことが望ましい。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	月曜日14:30-15:30
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	shanada 以下弘前大学のアドレス
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	A08:社会学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	A07:経済学，経営学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	メディア授業に移行する場合、講義はTeamsを用いた講義配信ののち、Moodle上の確認テストを行い理解度をチェックする。また、可能であれば2回ほどPC演習を行う。
科目ナンバー／The subject number	H2-1-0041-A08
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	・受講生の理解度に応じて内容を変更する場合があります。また、メディア授業に移行する場合はTeamsを利用するので、あらかじめアプリ等をインストールしておいてください。・人文社会科学部の学生は所属する課程を問わず受講できます。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information