| 
					 
 教員名 : 丸井 英二 
						
  | 
				
					 科目名 
							統計学演習Ⅱ 
							担当教員名 
							吉田 亨、丸井 英二 
							ナンバリング 
							NCC2004 
							学科 
							2021年度 大学 人間生活学部 食品開発学科 2年 
							学年 
							2年 
							開講期 
							2022年度前期 
							授業形態 
							演習 
							単位数 
							2.00単位 
							実務経験の有無 
							無 
							実務経験および科目との関連性 
							無 
							ねらい 
						①科目の性格 
							⾷品開発には適切な情報収集能⼒と、数量的な情報を使いこなすための思考⼒、判断⼒が必要となる。数量的判断の基礎となる統計学を学ぶことで、専門的な知識を使いこなす基礎となる。統計学の知識と活⽤能⼒は他の専門科目習得と実践のための基盤として位置づけられる。 
							②科目の概要 
							必修であった統計学演習Ⅰを基礎に、さらに具体的な手法を習得する。統計事象の過程を科学的に認識し、⾃ら作業することで興味をもって数量的認識を使いこなす能⼒を養う。 
							③授業の方法(ALを含む) 
							講義資料を配付し、解説したのち、学⽣との質疑応答を通じて、学⽣が理解し、みずから問題解決をするよう⽅向づけを⾏う。グループでの統計解析、プレゼンテーション、ディスカンションも行う。内容のまとまりごとに、⼩テストを実施して、理解の状況を把握して学習の進⾏を修正する。 
							ミニテスト/実技、実験/グループワーク/プレゼンテーション 
							④到達目標 
							さまざまなタイプの数値データをまとめ上げ、解くべき問題を解決する能⼒を⾝につけるために、①数量データのまとめ⽅を理解し、活⽤できる、②統計的分析の⽅法を理解し、説明できる、③確率論ならびに統計学的⼿法を理解し、説明できる、④調査資料や実験データを用いて適切な統計解析を用いて解釈ができる。 
							⑤ディプロマ・ポリシーとの関係(右の資質・能力を育成することを目的とする) 
							NC②-1 論理的思考・判断力/NC②-2 食に関する問題把握、判断力 
							第1回 
							
						事前学習 
							[次回事前学習]統計学演習Ⅰで学んだことを振り返り、簡潔にまとめる。 
							45分 
							授業内容 
							統計学再入門(1/3) 
							記述統計から推測統計へ 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第2回 
							
						授業内容 
							統計学再入門(2/3) 
							いろいろな分布 正規分布、χ二乗分布、F分布 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第3回 
							
						授業内容 
							統計学再入門(1/3) 
							検定と推定 t検定、F検定、χ二乗検定 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第4回 
							
						授業内容 
							1変数から2変数へ(1/2) 
							相関と相関係数 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第5回 
							
						授業内容 
							1変数から2変数へ(1/2) 
							回帰分析 関連性と因果関係 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第6回 
							
						授業内容 
							ノンパラメトリックの手法(1/2) 
							分布によらない統計解析 質的変数 順序変数 関連係数 順位相関 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第7回 
							
						授業内容 
							ノンパラメトリックの手法(1/2) 
							2変数ののノンパラメトリック統計量 関連係数と順位相関 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の講義ならびに練習問題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第8回 
							
						授業内容 
							多変量解析への道 
							重回帰分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析などの紹介 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第9回 
							
						授業内容 
							データ収集の方法と実際 
							グループごとに現実の標本(実験データあるいは調査データ)を収集する (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第10回 
							
						授業内容 
							データの処理(1/2) 
							収集したデータにふさわしい統計処理を学び、データセットを作成する。 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第11回 
							
						授業内容 
							データの処理(2/2) 
							収集したデータにふさわしい統計処理を学び、データ解析の準備を整える。 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第12回 
							
						授業内容 
							データの解析(1/2) 
							統計アプリケーションを用いて統計解析を行う。 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第13回 
							
						授業内容 
							データの解析(2/2) 
							前回に続いて、統計アプリケーションを用いて統計解析を行い、結果の解釈をまとめる。 (グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、理解が不十分な内容について質問項目として整理する。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第14回 
							
						授業内容 
							各グループでの統計解析結果のプレゼンテーションを行い、ディスカッションを行う。 
							(グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習・次回事前学習 
							[事後学習]授業で取り扱った内容を見直し、まとめる。(90分) 
							[次回事前学習]次回予定の課題にあらかじめ目を通し、要点を整理しておく。(90分) 180分 
							第15回 
							
						授業内容 
							まとめ 
							統計学の演習を通じて、統計的指向の有用性を再確認し、今後の活用について考察する。 (プレゼンテーションなどにより進める) 事後学習 
							[事後学習]演習全体として、学んだ内容についてまとめる。 
							90分 
							フィードバック 
							授業中に実施するグループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなどのフィードバックは、授業時間内に行う。 
							テーマごとに課す演習問題は、コメントを付して返却する。 評価方法および評価の基準 
							演習は学⽣との対話を通じて進められるので、以下のように、到達目標の評価のために、授業への参加状況(50%)ならびに試験の結果(50%)を以て総合的に評価する。 
							①数量データのまとめ⽅を理解し、活⽤できる。(授業への参加10%、試験10%) ②統計的分析の⽅法を理解し、説明できる。(授業への参加10%、試験20%) ③確率論ならびに統計学的⼿法を理解し、説明できる。(授業への参加10%、試験10%) ④調査資料や実験データを用いて、適切な統計解析を適用して、解釈ができる。(授業への参加20%、試験10%) 教科書 
							
						書名 
							著者 
							出版社 
							ISBN 
							備考 
						統計学入門 
							東京大学教養学部統計学教室 
							東京大学出版会 
							978-4-13-042065-5 
							推薦書・参考文献 
							
						履修上の助言、教員からのメッセージ 
							統計学は⼀般的になかなか興味のわかない科目といわれがちですが、数学的に偏ることなく進⾏することを目指します。基礎的な概念は統計学演習Ⅰでまなび、この統計学演習Ⅱではやや実践的にみずから手を動かしていきます。 
							 |