データリテラシー（福島学院大学）

授業概要

本講義では基本的なデータ分析に関するスキルを身につけてもらうとともに、その背景にある統計学の基礎的な知識を学習する。講義の目標は、統計学の基礎を理解し、データから得られた結果を解釈できるようになることである。授業計画は、まず統計学の基礎的な知識を学び、次に学んだ知識をもとにデータの扱い方を学び、最後に基礎的なデータ分析手法を学習するという計画である。学生には、データから基本的な分析結果を提示できる技術を身につけてもらいたい。

授業の到達目標

基礎的なデータ分析手法を理解できる。
Excelなどを活用して簡単なデータ分析を行う実戦力を身につける。
データ分析結果を合理的に解釈・説明できる

授業計画

第1回　オリエンテーション，現代社会におけるデータリテラシーの重要性
第2回　質的データと量的データ，データの種類によって使えるグラフや分析法
第3回　平均値，中央値と最頻値の理解と正しい活用方法
第4回　データのバラつきと偏りのとらえ方と視覚的表現方法
第5回　基本統計量とその活用に関するまとめと総合レポート①
第6回　グラフの嘘を見破る技術
第7回　様々なアンケート調査とサンプリング
第8回　データクレンジング（ミスや重複の発見，欠損値と外れ値の処理）
第9回　データの相関と相関係数，散布図の活用方法
第10回　各種グラフを活用したデータの可視化と相関分析に関するまとめと総合レポート②
第11回　データ間の本当に差があるかを判定するための統計的仮説検定
第12回　平均値の差の検定，A/Bテスト
第13回　過去から未来を予測する回帰分析
第14回　統計的検定と回帰分析に関するまとめ・復習
第15回　統計的検定と回帰分析に関する総合レポート③

教科書

主にインターネット上の情報を参照します。必要があれば資料を適宜配布する。

参考書

「学生のためのデータリテラシー～データの読み方から分析結果の伝え方まで～, 富士通エフ・オー・エム株式会社,　『FOM出版』, ¥2,000 (税別)
「データ分析の力　因果関係に迫る思考法」,伊藤公一朗,『光文社』, ¥780 (税別)

授業の到達目標に応ずる到達度の評価(評価方法・基準)

総合レポート（60点満点）、通常授業小テスト問題の答え（40点満点）に基づいて評価する。
※欠席、遅刻、途中退席等については学生受講規程に基づく。

第６回授業（５月２０日）

授業内容：グラフの嘘を見破る技術

練習問題

　このリンクをクリックしてください。　

参考サイト：

第５回授業（５月１３日）

授業内容：基本統計量とその活用に関するまとめと総合レポート①

課題

　掲載終了。

課題を完成したら電子メールの添付ファイルでfdong@live.jpに送信してください。この際次の点にご注意ください。

ファイル名には学籍番号を入れます。
メールの件名と本文は空白のままではうまく送信できないことがありますので，次の参考サイトを参照して件名と本文を作成します。
ファイル共有・リンクではなく，確実にファイルを添付します。

参考サイト：

第４回授業（４月２９日）

授業内容：データのバラつきと偏りのとらえ方と視覚的表現方法

練習問題

　掲載終了。　

参考サイト：

第３回授業（４月２２日）

授業内容：平均値，中央値と最頻値の理解と正しい活用方法

練習問題

　掲載終了。

参考サイト：

第２回授業（４月１５日）

授業内容：質的データと量的データ，データの種類によって使えるグラフや分析法

練習問題

　掲載終了。

参考サイト：

第１回授業（４月８日）

授業内容：オリエンテーション，現代社会におけるデータリテラシーの重要性

練習問題

　掲載終了。

参考サイト：