| 授業方針・テーマ |
実践的な課題を通して、統計学の基礎に基づくデータ分析（Microsoft Excel、JMP、R、HADのいずれか１つ以上）と、データベースの活用（Microsoft Access）に取り組む。
※カッコ内：使用予定のツールの名称 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
・情報機器の使い方を理解し、具体的な課題解決の場面で情報を収集、分析、判断、編集、発信、共有することができる（幅広い教養としての知識・理解、情報活用能力）
・統計学の基礎を理解し、統計解析ソフトウェアによるデータ分析に取り組むことができる（専門分野の基本的な知識・理解及び技術、総合的問題思考力）
・データの特徴を明らかにするために、さまざまな分析方法を試行錯誤する姿勢を備えている（専門分野の基本的な知識・理解及び技術、能動的学修姿勢） |
授業計画・内容
授業方法 |
【統計学の基礎とデータ分析】
※Microsoft Excel、JMP、R、HADのいずれか１つ以上のツールを使用予定
1. 情報倫理講習、授業ガイダンス、統計解析ソフトウェアの紹介
2. 統計学についての基礎知識（データの種類、基本統計量、度数分布、ヒストグラムなど）
3. 母集団と標本（平均・分散の推定、正規分布など）
4. 平均値の差の検定(1)（対応のあるデータ）
5. 平均値の差の検定(2)（対応のないデータ）
6. 独立性の検定(1)（2行2列の分割表）
7. 独立性の検定(2)（L行M列の分割表）
8. 相関分析
9. 回帰分析
10. 課題提出のための実習
【データベース】
※Microsoft Accessを使用予定
11. データベースの特徴（表計算ソフトとの違い）と基本操作
12. データベースの機能(1)（テーブル、フォーム）
13. データベースの機能(2)（レポート、クエリ）
14. データベースの機能(3)（リレーションシップ）
15. まとめ |
| 授業外学習 |
・ｅラーニングシステム「kibaco」上のコースウェアや、担当教員が公開する資料などを用いて、予習や復習、課題への取り組みを十分に行うこと。
・kibacoの[メッセージ]や[掲示板]などを活用する場合もあるため、以下のウェブサイトより「kibaco 利用ガイド」を確認すること。
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| テキスト・参考書等 |
ｅラーニングシステム「kibaco」上に、コースウェアおよび各種コンテンツを設置する。
クラスによっては担当教員から別途、指示される場合がある。 |
| 成績評価方法 |
・授業への積極的な参加、提示される課題や発表などの観点に基づき、総合的に評価する（担当教員により若干異なる場合がある）
・授業への積極的な参加は、さまざまなデータ分析を試行錯誤する姿勢によって評価する（専門分野の基本的な知識・理解及び技術、能動的学修姿勢）
・課題や発表については、ICTを活用した課題解決や統計解析ソフトウェアによるデータの分析に主体的に取り組んでいるかどうかを評価する（幅広い教養としての知識・理解、情報活用能力、専門分野の基本的な知識・理解及び技術、総合的問題思考力） |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
担当教員により異なるため、授業ガイダンスの際に提示する。 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
・前期の情報リテラシー実践Ｉ（またはＩＡ）の内容を十分に理解していること。
・本授業では、担当教員によって扱うツール（Microsoft Excel、JMP、R、HAD）が異なるため、履修の方法と併せて、南大沢キャンパス１号館教務課A掲示板の掲示や教務課ホームページを確認すること。 |
| 備考 |
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シラバス照会