科目名 | 福祉経営情報演習 |
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単 位 数 | 学年配当 | 開講期間 | 担 当 教 員 |
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2 | 3 | 前期開講 | 後藤 順久 |
テーマ |
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経済・経営のための統計解析 (プラス、就職活動のためのIT活用) |
科目のねらい |
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<キーワード> データの視覚化 標準偏差 回帰分析 就職活動のためのITスキル <内容の要約> 統計解析を学習するには、 理科系の学生であれば、 理論や数式を覚える必要がありますが、 文科系の学生であれば、 統計用語とその意味、 データの視覚化の技術を先に身につけたほうが実務に役立つケースが多いようです。 基本統計量を理解できず、 挫折してしまう学生がいますが、 そこで諦めないで最低、 回帰分析まで頑張りなさい。 分析することの面白さが理解できるはずです。 そこまでくれば、 因子分析、 主成分分析、 数量化分析の活用までは遠くないと信じます。 自動車の構造についてあまり知らなくても、 自動車の運転はできる。 運転ができるようになれば、 自動車の構造のことをもっと知りたいと思うでしょう。以上とは別に就職活動に欠かせない、ITスキルについて学習する。 <学習目標> 統計学の計算を、 Excelを活用して処理できる 基本統計量、 回帰分析、 T 検定を駆使できる 就職活動に必要なITスキルを習得できる |
授業のながれ |
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就職活動のためのITスキル(1) 就職活動のためのITスキル(2) 就職活動のためのITスキル(3) 「これは楽しい」 (数量データの視覚化) 「平均だけじゃないよ」 (基本統計量) 「偏差値はそういうことだったんだ」 (基本統計量) 「誰でもできる統計分析」 (統計処理方法の選択) 「違いがわかる」 (2 つの平均の差の検定) 「とてもビンカン」 (対応のある 2 つの平均の差の検定) 「いつでも使える」 (ノンパラメトリック検定) 「因果応報」 (回帰分析) 「支離滅裂」 (回帰分析) 「大切な要因はどれ」 (重回帰分析) 「順位をつけよう」 (主成分分析) 「アンケート調査の集計・分析」 (独立性の検定) |
準備学習の内容・学ぶ上での注意 |
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「情報処理演習」 の履修が前提である。 明確なスケジュールに従って進行するので、 欠席すると理解が著しく困難となる。 従って遅刻・欠席の扱いは履修規定に沿って厳格に行うので注意すること。 |
本科目の関連科目 |
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「情報処理演習」 「統計学」 |
成績評価の方法 |
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1→経済DPI 2→経済DPJ 3→経済DPE |
テキスト |
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□テキストを使用する ■レジュメを使用する □未定 (最初の授業で指示する) |
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