基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	社会調査論b／SOCIAL SURVEY(B)
ナンバリングコード ／Numbering Code	23-2069
開講所属 ／Course Offered by	経済学部国際環境経済学科／ECONOMICS ECONOMICS ON SUSTAINABILITY
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／2026 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	金2／Fri 2
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	大床　太郎
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
大床　太郎	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的・内容 ／Course Objectives	【目的】 　公共政策やマーケティングリサーチに必須となるアンケートを中心とした社会調査データ分析手法について、網羅的に概観することを目的とする。 【内容】 　意図的に収集せずとも集まってくるビッグデータ解析、フィールドから室内など多様なレベルで行われる社会科学の人対象実験による因果推論などが席巻している中、それらの基礎をなしているのは社会調査データの収集と解析である。データ収集から解析に至るには、調査研究倫理など遵守すべき行動規範、収集前後の統計処理がある。 　どのように実施すれば有効な社会調査たりうるのかを理解するには、実際のデータに触れながら自身で調査票を構築する、データ解析用のプログラミングを行う、解析結果を読み解くなど多くの能力を向上させる必要がある。本講義ではプログラミング例を丁寧に提供しながら実際に履修者に分析してもらうことに重点を置く。 【対象学生】 　行動経済学・心理学に興味をもち、それを用いたSDGs対策やマーケティングに関心がある学生を対象とする。 【DPやCPとの関わり】 　以下に必須となる社会調査の概念と方法の理解と関わっている ・国際的視野を有する優れた社会人、地域社会や国際社会に貢献できる実践的な人材 ・問題や関心に基づいてさまざまな知的領域を探索できる技能 ・データを収集し、情報を正しく読み取る調査・分析能力およびフィールドワークによって現地が抱える問題を的確に把握する能力
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	【形式】 ・講義形式 ・オンラインでの全資料配布 【方法】 ・テキストが提供する詳細なサポートページを利用して演習問題を解き、各自でレポート作成 ・フィードバックとして、質問があった際には、全員で内容を共有するため、manabaを利用して教員の回答を配信 ・卒業研究や卒業後も利用可能な無償の統計分析ソフトウェアRを用いる ・Rのインストール手順やクラウド実施についての詳細な情報提供 ・プログラムのコードはすべて無償提供 【履修上の注意】 本講義においては、より明示的に生成AIの一切の利用を禁止する。ただし、以下のように実施するので、気楽に受講してもいただきたい。 ・統計学入門で十分に理解できなかった学生も取り残さないように、基礎の基礎から復習 ・内容は盛りだくさんに見えるが、ざっと俯瞰できるようにするためであるため、初学者も抵抗なく理解可能 ・≪自分のラップトップPCを必ず持参すること≫ ・≪万一タブレットPCの場合は、必ずキーボードを合わせて持参すること（ただし、原則、ラップトップPC推奨）≫ ・≪自身のGmailアカウントを必ず入手済みで参加すること≫
使用言語 ／Language used	日本語/Japanese
採用している授業方法 ／Teaching methods used	実習/Practical_training
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	テキストと、manaba等を利用して配布した資料やテンプレートについて、以下が最低限必要となる。 【事前学修】 　テキストおよび配布資料の指定範囲を事前に熟読し、専門用語とRソースコードについて下調べしておく（２時間）。 ＊テキストである杉野勇（2017）「入門・社会統計学」法律文化社のサポートページにRコードが詳細に解説されているため、講義内で紹介する。 【事後学修】 　指定範囲の課題について課題の問題を解いて指定テンプレート該当部分にとりまとめる（２時間）。 ＊知識の定着を図るため、全員が事後にRのコードをR Consoleに打ち込む必要がある。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 入門・社会統計学 著者 ／Author name 杉野勇 出版社 ／Publisher 法律文化社 ISBN ／ISBN ISBN-13 : ‎978-4589038463 その他（任意） ／other 2017年出版
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
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 心理統計学の基礎 著者 ／Author name 南風原朝和 出版社/URL ／Publisher 有斐閣アルマ ISBN ／ISBN ISBN-13 : 978-4641121607 その他（任意） ／other 2002年出版
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 続・心理統計学の基礎 著者 ／Author name 南風原朝和 出版社/URL ／Publisher 有斐閣アルマ ISBN ／ISBN ISBN-13 : 978-4641220416 その他（任意） ／other 2014年出版
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	テキスト各章について、指定する練習問題をレポートすること（１００％）。指定した問題において、本年度の最新版R ConsoleにRコードを正確に打ち込み、社会調査データ解析に必要な分析手法の基本的な分析結果が出せており、正確な解釈をしているかどうかで判定する。
関連科目 ／Related Subjects	統計学・多変量解析・計量経済学など、標準的な統計学を扱う講義全般と関連しているため、それらを並行履修することが望ましい。
備考 ／Notes	履修者は事前にGmailアカウントを入手したうえで必ず第1回講義に出席すること（無償のR Studio Cloud設定指示のため）。教科書は最新版を購入しなければ練習問題の問題文がわからないことに注意すること。 学生間の徹底的な公平性確保のため、合理的配慮の範囲外である単純な自己都合（いわゆる「わがまま」）に対しての特別扱いの懇願は受け付けない。
到達目標 ／Learning Goal	社会調査に関する専門知識、ならびに社会調査データの整理手法を習得し、人々の意識や行動などの実態を分析のうえ、結果を報告および解説できるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP	○:幅広い教養 ◎:調査・統計分析部門での専門的知識

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	イントロダクション・1変量の記述統計の基礎	1変量の要約方法について理解する。	シラバスを事前に読んでおく。テキストの該当箇所を事後に読む。
2	2変数の関連の記述統計	積率相関係数とクロス表について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
3	推測統計の基礎	区間推定について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
4	統計的検定の一般型	統計的検定について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
5	2変数の関連の推定と検定	積率相関係数についての推測統計とクロス表のカイ二乗検定を理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
6	2群の母平均の差のt検定	2群の母平均の差のt検定、区間推定と効果サイズについて理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
7	平均値の差の分散分析	1要因分散分析と2要因分散分析について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
8	単回帰分析	最小2乗法と回帰係数の解釈について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
9	重回帰分析(I)：t検定、F検定、効果の比較	重回帰分析におけるt検定、F検定について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
10	重回帰分析(II)：モデルの複雑化と注意点	重回帰分析における2乗の項や交互作用について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
11	主成分分析と因子分析	非観測変数を含む分析方法の基礎について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
12	ロジスティック回帰分析	一般化線形モデルとロジットモデルについて理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
13	マルチレベル分析	マルチレベル分析の概要について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。
14	共分散構造分析	共分散構造分析の概要について理解する。	テキストおよび配布資料の該当箇所を事前に読んで専門用語を下調べしておく。事後に課題の問題を解いてテンプレートにとりまとめる。