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データ収集・分析法入門
| 科目名 | データ収集・分析法入門 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野剛 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 1 | 開講区分 |
文理学部
（他学部生相互履修可） |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | - 後期のデータ収集・分析法入門では、社会調査によって資料やデータを収集し、調査作業を行い、分析を行う一連の流れについて学びます（2019年度は、社会学科では他の教員の授業も含めて R の演習がなくなりましたのでご注意下さい）。 - 必修科目のため、PC教室の規模が小さくて全員を収容できない場合、授業時間外に学べるように対応します。前期の社会調査入門は、3207+3208教室、後期のデータ収集・分析法入門では 3209教室です。PC教室：3207,3208は48名、合併で96名。3209は154名。ML1〜4は50名、ML3,4合併で100名。ML5,6は48名、合併で96名。 - 社会調査士カリキュラム 【 Ｂ 】 調査設計と実施方法に関する科目 http://jasr.or.jp/for_students/get-sr/curriculum_sr/ |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | - 社会調査へ関心を持ち、適切な調査法への理解を深め、活用出来ることが目標です。 - 文理融合の土壌を育みます。PCを常用する社会学科開講科目は、4年間でこの授業一つのみです（演習・実習・ゼミナール以外）。 しかし、スマートフォンでのコミュニケーションや情報処理は、今や日常茶飯事です。実社会での仕事も、情報処理端末の利用抜きには考えられない時代です。知識・情報の単なる伝達であれば、決まった場所と時間に、大学で学ぶ必要はなくなりつつあります。そこで、ITとクラウド環境に親しむことで、以後、 BYOD (Bring your own device) によって柔軟に学ぶ姿勢を身につけます。維持管理コストを考えると、現状ではクラウド環境が教育での現実的な選択肢という事情もあります。 - 第4次産業革命とも言われる現代社会の急激な変化に対応し、新しいことを学び続けることが大切です。 Science（科学）、 Technology（技術）、 Engineering（工学）、Mathematics（数学）、Art（芸術）の統合的な学習 STEAM が重要になってきています。2020年度に小学校でプログラミング教育が必修化、2022年度に高校で統計学が実質必修化となります。大学でも、「数理・データサイエンス教育の全学部学生への展開」が推進されることになりました。しかし、時代の変化の狭間に位置する学生は、学外で、自分で主体的に学ぶ必要があります。 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai2/siryo1.pdf https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】 - 根本的な重要事項として、「『反証可能な』形で論旨を展開」する方法に触れる。 - 具体的な社会現象を抽象化し、数値で表現し、アルゴリズムや統計学に基づいて理解する論理展開に触れる。 この科目は文理学部（学士（社会学））のディプロマポリシーDP2及びカリキュラムポリシーCP3に対応しています。 |
| 授業の方法 | https://sites.google.com/a/nihon-u.ac.jp/sugano-lab/home/google-classroom - 授業の内容は、参考書として挙げている 盛山和夫 『社会調査法入門』 有斐閣 2004年 に沿って進みます。理解を深めたい方は、購入をして下さい。 - PC教室で Google Classroom を利用し、講義と演習を行います。 - 課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG を用い、初回授業時から2週間以内に Google Classroom のクラスへ登録する必要があります。 - Google Classroom のクラスに登録がない場合、成績評価は出来ません。 - 予習：Google Classroom の資料の予習を行います。 - 授業：予習を前提として、解説、演習、質疑応答を行います。 - 復習：毎回、 Google Classroom の課題を行います。 - 授業では、スマートフォン等がある方が便利です。予習・復習では Google Classroom を使うため、 PC(Mac/Windows)やタブレット端末が必要です。ブラウザは Google Chrome か Firefox を使います。Windows 標準の Internet Explorer を使うと不明な理由で作業が出来ない場合がありますので注意して下さい。文理学部のPCアカウントのパスワードを忘れてログオン出来ない、日本大学の NU-AppsG アカウントの ID やパスワードを忘れた、等の方は Google Classroom のクラスへの登録が出来ません。 - NU-AppsGのアカウントを、本人以外が使うことは規約に反します。不正利用によりアカウントがロックされた場合は、履修を取り消します。 - 授業の進行は前後することがあります。学んだことを前提に授業が進むため、予習と復習が欠かせません。週に一度、教室で話を受動的に聞くだけで何とかなる類の内容ではありません。すぐには分からなくとも、教科書を何度も読み、学習を繰り返し、地道に続けることが大切です。 - 可能な場合は社会調査に関連する各種作業も行います。 - データ分析では Google スプレッドシートや Google Colaboratory の Python を使います。 - 受講希望者が多い場合、履修は1年生を優先します。また、1回目の授業に出席し、 Google Classroom でクラスへ登録を行った人を優先します。その上で抽選や課題による選抜等を行う可能性もあります。 - この授業では、授業と関係のない私語は厳禁です。私語に対しては、退室指示や履修取り消しにて対応します。 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とします。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
【授業内容】NU-AppsGのアカウント通知、パスワードリマインダー、パスワード設定、Google Classroomの説明とコースへの登録 【事前学習】Google Apps、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG について調べておく 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 2 |
【授業内容】4.1 調査の企画段階で考えるべきこと (p.61-66) 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 3 |
【授業内容】4.2 統計的調査の種類 (p.66-69) (調査目的と調査方法、調査方法の決め方、調査の実施方法、調査票の配布・回収法) 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 4 |
【授業内容】4.3 調査対象の設定 (p.69-74) 4.4 目的・設計・分析法 (p.74-76) (仮説構成) 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 5 |
【授業内容】5.1 調査票を作る (p.79-80) 5.2 ワーディングの諸問題 (p.80-90) 5.3 調査票は超音波探査機だ (p.90-93) (質問文の作り方) SRDQ、SSJDA、Google フォーム 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 6 |
【授業内容】6.1 質問項目のまとめ方 (p.95-98) 6.2 質問文の形式と選択肢の設け方 (p.98-104) SRDQ、SSJDA、Google フォーム 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 7 |
【授業内容】6.3 調査票の構成と質問文の順序 (p.104-113) SRDQ、SSJDA、Google フォーム 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 8 |
【授業内容】7.1 無作為抽出の原理 (p.115-123) (全数調査と標本調査、無作為抽出、標本サイズ、誤差) でたらめとランダム 系統抽出法 Googleスプレッドシート、Google Colaboratory, Markdown, Python, Reproducible document 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 9 |
【授業内容】7.2 サンプリングの方法 (p.123-134) 多段抽出法 Googleスプレッドシート 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 10 |
【授業内容】7.3 その他のサンプリングと抽出台帳 (p.135-138) 8.1 実査の準備 (p.141-143) 層化抽出法 Googleスプレッドシート 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 11 |
【授業内容】8.2 実査 (p.143-144) Googleスプレッドシート、Google Colaboratory, Markdown, Python, Reproducible document 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 12 |
【授業内容】8.3 分析のためのデータを作る (p.144-154) (エディティング、コーディング、データクリーニング、コードブック作成) Googleスプレッドシート、Google Colaboratory, Markdown, Python, Reproducible document 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 13 |
【授業内容】14.1 さまざまな質的研究 (p.247-254) 「まなざしの地獄」「永山則夫 100時間の告白」 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 14 |
【授業内容】14.2 質的調査の方法 (p.254-261) (インタビューの仕方、フィールドノート作成) 七人のフィールドワーカー、「ストリート・コーナー・ソサエティ」、「アウトサイダーズ」、「ハマータウンの野郎ども」 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| 15 |
【授業内容】14.3 分析法と論述のスタイル (p.261-270) 14.4 方法の対立を超えて (p.270-272) 【事前学習】Google Classroom で予習する。 【事後学習】Google Classroom で課題を行い、復習する。 |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 盛山和夫 『社会調査法入門』 有斐閣 2004年 - 参考書が事実上の教科書です。購入をしない限り、単位取得が無理という形態には致しません。しっかり学び、理解を深めたい方は、購入をお勧めします。 |
| 成績評価の方法及び基準 | Google Classroom による様々な課題(100%) - 課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG を用い、初回授業時から2週間以内に Google Classroom のクラスへ登録する必要があります。 - Google Classroom のクラスに登録がない場合、成績評価は出来ません。 |
| オフィスアワー | 授業終了時。Google Classroomでも、可能な範囲で随時質問を受けつけます。 |
| 備考 | - 社会学科では、数学、統計学、情報処理を学んだ度合いが、個々人で大きく異なります。数学、統計学、情報処理が苦手な方は、より時間をかけて努力する必要があります。 |