基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	法律学特講(政策データ分析)／LEGAL SCIENCE, SPECIAL LECTURE
ナンバリングコード ／Numbering Code	31-3034
開講所属 ／Course Offered by	法学部法律学科／LAW LAW
ターム・学期 ／Term・Semester	2025年度／2025 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月1／Mon 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	和田　一郎
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
和田　一郎	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的・内容 ／Course Objectives	政策は、国や地方自治体が税金を財源として実施するものであり、その効果や効率性を客観的に評価することが不可欠です。現在の政策評価の多くは、外部のコンサルやシンクタンクに委託しているものがほとんどであるが、発注側としてはその評価のデザイン、評価手法を適切に理解することは重要です。そのため、本講義では、政策の評価手法とそれに必要なデータ分析について学び、実践的なスキルを身につけることを目的とします。 　まず、政策評価の基本的な考え方を理解し、評価の種類について概説します。政策評価には、プロセス評価、インパクト評価、費用対効果分析、費用便益分析などの多様な手法が存在します。これらの手法の違いと適用場面を学ぶことで、実際の政策評価の枠組みを把握します。 　次に、政策評価を実施するために必要なデータの収集方法や分析手法について詳しく学びます。具体的には、行政データ、アンケートデータ、実験データなどの種類とその特性を理解し、データの信頼性やバイアスの問題にも触れます。また、政策効果の因果推論に関する手法として、回帰分析、差分の差分法、操作変数法、傾向スコアマッチングなどを取り上げ、それらの適用方法を学びます。 　データ分析には、統計解析ソフトRを使用しますが、本講義の対象者は統計学の基礎を理解し、R（または類似のソフトウェア）を使用したデータ分析の経験があり、特に回帰分析の概念を理解し、実行できることが望ましい。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はmanabaを利用する。 2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。 3. 講義も双方向的で能動的な参加が求められる。適宜、manabaにて解説やコメント、課題等がある。 （注意） *講義においてPCを持参することが望ましい。 *第1回目講義からテキスト1を使うので、用意する事。 *Rに使用が不安の人はEZRでも対応可能にするので、テキスト2を用意しておくこと。
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	目安：事前学修2時間、事後学修2時間（各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること）
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title Rによる実証分析（第2版） 著者 ／Author name 星野匡郎　他 出版社 ／Publisher オーム社 ISBN ／ISBN 978-4-274-23002 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 初心者でもすぐできるフリー統計ソフトEZRで誰でも簡単統計解析 著者 ／Author name 神田善伸 出版社 ／Publisher 南江堂 ISBN ／ISBN 978-4-524-21861-5 その他（任意） ／other ※Rが不安な方はEZRでも対応可能にするため、本書を購入する事。
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業中の問題解答50％、学期最後の演習（またはテスト）50％により評価する。
関連科目 ／Related Subjects	数理データサイエンス
備考 ／Notes	・統計及びプログラミングを学び、政策に活かしたい学生が対象である。 ・パソコンは持参する事。
到達目標 ／Learning Goal	従来の開設科目では触れてこなかった法律分野について、基本かつ重要な項目を正確に解釈し、個別の事象について見解を示すことができるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP	○:法学の専門的知識 ○:リーガル・マインド △:問題発見・解決実践力 △:社会的責任 △:社会貢献 △:問題解決への実践力

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	政策データ分析とは？	講義とハンズオンを行います。
2	研究デザインの概略	講義とハンズオンを行います。
3	研究デザインの作成	講義とハンズオンを行います。
4	データの分析方法1（前提条件）	講義とハンズオンを行います。
5	データの分析方法2（グラフィカルな表現）	講義とハンズオンを行います。
6	データの分析方法3（政策で多用される分析）	講義とハンズオンを行います。
7	データの分析方法4（実際の事例から）	講義とハンズオンを行います。
8	演習1（問いの設定、要件定義）	講義とハンズオンを行います。
9	演習2（必要な条件、アウトカムの設定）	講義とハンズオンを行います。
10	演習3（ソースの確定、信頼度）	講義とハンズオンを行います。
11	演習4（分析）	講義とハンズオンを行います。
12	演習5（考察）	講義とハンズオンを行います。
13	演習6（人に見せるプレゼン）	講義とハンズオンを行います。
14	まとめ	まとめと振り返りをします。