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基礎統計学

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令和２年度以降入学者 基礎統計学
令和元年度以前入学者 基礎統計学
教員名 菅野剛
単位数    2 学年    2 開講区分 文理学部
科目群 社会学科
学期 前期 履修区分 選択
授業の形態 オンデマンド型授業を基本とし、一部のみ同時双方向型授業 (NU-AppsG, Google Classroom, Google Meet)
Google Classroom のクラスコード z3nxnqd
https://classroom.google.com/

初回の参加や補足情報、問い合わせについては http://bit.ly/suganoclass を参照して下さい。

日本大学の Google アカウント NU-AppsG によるログインが必要です。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

教員の NU-Apps と 学生の NU-AppsG はドメインが異なるため、教員が Google Classroom 上で Google Meet を設定しても、リンクが学生に表示されない可能性があります。その場合、毎回 Google Meet のリンクを手動で通知します。

Blackboard ID: 20211942 (Blackboard のコースへの登録はしなくても大丈夫です。Blackboard は授業では使いませんので、ご注意下さい。)
授業概要 "For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics." You will learn how to think statistically.
社会調査士カリキュラム 【 Ｄ 】 社会調査に必要な統計学に関する科目
授業のねらい・到達目標 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】
統計学とプログラミングを英語で学びます。記述統計学と推測統計学の基礎を学びます。確証バイアスを意識し、可能な限り論理的に判断する訓練をします。世界の共通語である英語、統計学、プログラミングに慣れ親しむことができます。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
上記の＜知識＞＜技能＞の習得を経て，以下の＜能力＞を育むことが目標である。
・現代社会を論理的・批判的に捉えるための社会学的枠組みや方法の基礎を築くことができる。（A-3-2: 論理的・批判的思考力）

この科目は文理学部（学士（社会学））のDP及びCP3に対応しています。
授業の方法 ※ 利用OSやブラウザの種類により、改行がなく行間が詰まって表示される場合があります。

授業の形式：【講義】
丁寧な説明で定評がある P.G.ホーエル 『初等統計学』 をさらに噛み砕いて解説したスライド資料と収録済み日本語動画で予習をします。事例が豊富で、映像が分かりやすい Research Methods and Statistics をとりあげ、英語で学びます。Google Classroom のオープンな「質問 (Question)」でコミュニケーションをとり、受講生間で理解を深めます。復習として、理解度の確認を Googleフォームで行います。有効な学習のためには、英語と数学の基礎的な学力が必要です。一部の演習では、スマホではなく PC/Mac/Chromebook を利用する必要があります。
教材はオンデマンド型を基礎としますが、授業時間帯に Google Classroom でのテキストチャットや Google Meet などでリアルタイムに対応します。学習習慣と理解確認のため、事前予告の上、一部、授業時間帯限定の課題を行います。
2020年度と同様に Nihon University on Coursera を利用頂けるように手続きをします。2021年度は、無制限ではなくなり、年に1コースのみ無料で修了が可能となります。

===== FAQ =====
【0】 どうして Google Classroom (グーグル・クラスルーム) を使うのですか？
Google Workspace (旧 G Suite) で Google ドキュメント、スプレッドシート、スライドは 100人同時に共同編集できるため遠隔授業でのコラボレーションに向いていること、 YouTube や Google ドライブとの連携、教材のダウンロード不可などアクセス制限を柔軟に設定できること、ネット上で得られる豊富な情報の恩恵、大学の日常業務とのスムースな連携、利用経験が一般社会でもそのまま生きること、 Google Colaboratory、 Google Apps Script (GAS)、 Google Cloud Platform (GCP) など様々な道が開かれる等の点で、今のところは、自分の用途においては Google Classroom が最適と判断しました。ただし、教員の NU-Apps と学生の NU-AppsG でドメインが異なり学生の作業環境を必ずしも確認できないこと、 NU-AppsG アカウントには学科情報は含まれておらず数字部分は複数学科で全く同じ番号がありうること、転部学生は学期の途中から NU-AppsG アカウントが変更となってしまうこと、 NU-AppsG アカウントの氏名を学生が変更してしまうと一体誰だか分からなくなること、学生がクラスから[登録を解除]すると Google Classroom 上での学習や活動の履歴が失われてしまうため Googleフォームの課題等でも記録をしておく必要があること、 Google 関連のツールは機能追加や仕様変更が生じうるのでキャッチアップが必要なこと等、汎用性が高い分、教員側で工夫をする必要があります。

【1】 PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザを起動します。
https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/

【2】 日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインします。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

NU-AppsG は、文理学部の Blackboard で使う xxx@stu.chs.nihon-u.ac.jp とは別です。
2020・2021年度新入生は郵送で通知済みです。
NU-AppsG のアカウントやパスワードがわからない場合、パスワード再発行の申請をして下さい。

日本大学文理学部 ［Ｑ&Ａ］授業に関する　よくある問い合わせ【教務課】
https://www.chs.nihon-u.ac.jp/faq4/

Google Classroom からの「通知を有効または無効にする」ことも可能ですが、受講時は、このメール NU-MailG を、定期的にチェックして下さい。

通知を有効または無効にする - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6141557?hl=ja

【3】 Google Classroom の仮クラスへ参加します。
この授業では、問い合わせや受講登録のための一時的なクラスを設定しています（仮クラスでは、授業は実施しません）。
仮クラスに参加するためのクラスコードは
z3nxnqd

https://classroom.google.com/
にアクセスし、「＋」アイコンをクリックし、クラスコード z3nxnqd を入力し、仮クラスに参加します。
別の授業の仮クラスに、間違って参加をしないように注意して下さい。
なお、日本大学の Google アカウント NU-AppsG でログインをしないと、日本大学の Google Classroom には参加できません。

生徒としてクラスに参加する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6020297?hl=ja

【4】 「権限が必要です」と表示され、アクセスできず困る場合。
スマホやタブレットの Google Classroom アプリを使う場合に生じやすいです。
Google Classroom 内から Google フォームや Google ドライブへアクセスする際に、「権限が必要です」と表示される場合があります。
その場合、個人の Google アカウントを一時的にログアウトし、関連する一連のアプリで NU-AppsG にログインをして下さい。

フォームを開けない - ドキュメント エディタ ヘルプ
https://support.google.com/docs/answer/160166?hl=ja

あるいは、新規シークレットウィンドウを開き、 NU-AppsG へログインをして下さい。

シークレット ブラウジング
https://support.google.com/chrome/answer/95464?hl=ja

自分で解決ができない場合でも、スマホではなく PC/Mac の Chrome ブラウザか Chromebook を利用すれば大丈夫です。

【5】 仮クラス内の Googleフォームで、学籍番号と氏名を回答します。
後日、受講資格のある方へ、授業のクラスへの招待メールが届きます。
NU-AppsG にログインして、メールをチェックし、授業のクラスへ参加して下さい。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

【6】 Google Classroom にアクセスし、学習します。
https://classroom.google.com/

【7】その他
質問用の Google フォームを Google Classroom のクラス内に設置し、差し支えないものは ［資料］などでまとめて回答します。
授業内で共有される［コメント］や、課題や質問のページから教員への［限定公開のコメント］も可能ですが、気づかない場合もあります。

クラス ストリームに投稿する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6020274?hl=ja

クラスへの登録を解除する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6069981?hl=ja

授業用のビデオ会議に参加する - パソコン - Classroom ヘルプ
※ 一般的な説明と異なり、NU-Apps と NU-AppsG では、教員が毎回リンクを通知する必要があるかもしれません。
https://support.google.com/edu/classroom/answer/9777280?hl=ja

教師やクラスメートにメールを送信する - パソコン - Classroom ヘルプ
※ 一般的な説明と異なり、 NU-Apps、NU-AppsG では、教員へのメールのリンクが表示されないかもしれません。
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6025321?hl=ja


===== その他 =====
社会学科では、2018年以降の「社会学の方法I」 (1年必修、オムニバス講義、菅野担当回)、2018~2019年の「社会調査入門」(1年必修、菅野担当クラス)、2017~2019年「データ収集・分析法入門」 (1年必修、菅野担当クラス)で、 NU-AppsG と Google Classroom を利用済みです。

メディア授業(「遠隔授業」)については、文部科学省 配布資料6「大学における多様なメディアを高度に利用した授業について」(2018.9.7) を参照して下さい。
https://bit.ly/mext20180907r6

データダイエットへの協力のお願い：遠隔授業を主催される先生方へ - イベント - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/tips.html

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。
履修条件 履修登録の希望が多い場合、社会学科の学生が優先されますのでご了承下さい。
授業計画
1 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 の説明とクラスへの参加（登録）、はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals)、 Google Meet、 Microsoft Office 365 アカウント（日本大学本部アカウントと文理学部アカウント）、文理学部教育用アカウント、情報掲示板 Comits2、Web履修システム CHIPS、文理学部 Blackboard、文理学部 Webex、日本大学本部 Zoom。 (A-3-2)
【事前学習】Google Workspace for Education Fundamentals (G Suite for Education) について理解を深めておく。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals) (A-3-2) （2時間）
2 2. Exploring Data (A-3-2)
【事前学習】第1章 統計的方法の性質 (p.3-p.8) 母集団、標本、記述統計、推測統計、推定、仮説検定、確率について日本語動画で学ぶ (16分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Exploring Data. (A-3-2) 2. データリテラシー 2-1. データを読む (A-3-2) （2時間）
3 3. Exploring Data (A-3-2)
【事前学習】第1章 統計的方法の性質 (p.3-p.8) 母集団、標本、記述統計、推測統計、推定、仮説検定、確率について日本語動画で学ぶ。第2章 標本データの記述 (p.9-p.31) 無作為抽出、連続型変数、離散型変数、階級、階級境界値、度数分布表、ヒストグラム、ひずみについて日本語動画で学ぶ (16分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Exploring Data. (A-3-2) 2. データリテラシー 2-2. データを説明する (A-3-2) （2時間）
4 4. Exploring Data (A-3-2)
【事前学習】第2章 標本データの記述 (p.9-p.31) 平均、総和記号Σ、範囲、標本分散、標準偏差、最頻値、中央値、四分位範囲について日本語動画で学ぶ (60分、40分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Exploring Data. (A-3-2) 2. データリテラシー 2-3. データを扱う (A-3-2) （2時間）
5 5. Correlation and Regression (A-3-2)
【事前学習】第9章 相関と回帰 (p.191-p.213) 散布図、共分散、相関係数、最小2乗法、回帰直線について日本語動画で学ぶ (30分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Correlation and Regression. (A-3-2) 2. データリテラシー 2-1. データを読む (A-3-2) （2時間）
6 6. Correlation and Regression (A-3-2)
【事前学習】第9章 相関と回帰 (p.191-p.213) 散布図、共分散、相関係数、最小2乗法、回帰直線について日本語動画で学ぶ (30分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Correlation and Regression. (A-3-2) 2. データリテラシー 2-1. データを読む (A-3-2) （2時間）
7 7. Probability (A-3-2)
【事前学習】第3章 確率：標本空間 (p.35-p.68) 確率、標本空間、単一事象、複合事象について日本語動画で学ぶ (58分、61分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Probability (A-3-2) 4. オプション 4-1. 統計および数理基礎 (A-3-2) （2時間）
8 8. Probability (A-3-2)
【事前学習】第3章 確率 (p.35-p.68) 互いに排反、加法定理、条件付き確率、乗法定理について日本語動画で学ぶ。第3章 確率：ベイズの定理 p.35-p.68. で、独立な事象の乗法定理、ベイズの定理、確率の木、順列、組合せ、階乗について日本語動画で学ぶ (66分、72分、44分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Probability (A-3-2) 4. オプション 4-1. 統計および数理基礎 (A-3-2) （2時間）
9 9. Probability Distributions (A-3-2)
【事前学習】第4章 確率分布 (p.74-p.91) 確率分布、経験分布、確率変数、標本空間について日本語動画で学ぶ (66分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Probability Distributions (A-3-2) （2時間）
10 10. Probability Distributions (A-3-2)
【事前学習】第4章 確率分布 (p.74-p.91) 理論平均 $\mu$ 、理論分散 $\sigma^2$ 、理論標準偏差 $\sigma$ について日本語動画で学ぶ。 (A-3-2) 第4章 確率分布 (p.74-p.91) 期待値、離散型変数、連続型変数について日本語動画で学ぶ (60分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Probability Distributions (A-3-2) 4. オプション 4-1. 統計および数理基礎 (A-3-2) （2時間）
11 11. Sampling Distributions (A-3-2)
【事前学習】第5章 主要な確率分布 (p.93-p.117) ベルヌーイ分布、2項分布、2項係数、独立試行、2項分布の平均と分散について日本語動画で学ぶ (61分、55分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Sampling Distributions (A-3-2) 4. オプション 4-1. 統計および数理基礎 (A-3-2) （2時間）
12 12. Sampling Distributions (A-3-2)
【事前学習】第5章 主要な確率分布 (p.93-p.117) 正規分布、標準正規分布、基準化の公式、標準化得点 z 、2項分布の正規近似、割合の標準化について日本語動画で学ぶ (63分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Sampling Distributions (A-3-2) 4. オプション 4-1. 統計および数理基礎 (A-3-2) （2時間）
13 13. Confidence Intervals (A-3-2)
【事前学習】第6章 標本抽出 (p.121-p.133) 無作為抽出、乱数表、母数、標本推定値、不偏推定値、標本分布、中心極限定理について日本語動画で学ぶ (145分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Confidence Intervals (A-3-2) （2時間）
14 14. Confidence Intervals (A-3-2)
【事前学習】第7章 推定 (p.136-p.153) 点推定値、区間推定値、信頼区間、標準誤差、信頼限界、大標本法、割合の推定、t分布について日本語動画で学ぶ (200分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Confidence Intervals (A-3-2) （2時間）
15 15. Significance Tests (A-3-2)
【事前学習】第8章 仮説の検定 (p.158-p.184) 帰無仮説 $H_0$ 、対立仮説 $H_1$ 、第1種の過誤 $\alpha$ 、第2種の過誤 $\beta$ について日本語動画で学ぶ。 (A-3-2) 第8章 仮説の検定 (p.158-p.184) 平均値の検定、管理図、割合の検定、2つの平均値の差の検定、有意水準、2つの割合の差の検定、小標本法、対応のある場合の検定について日本語動画で学ぶ (313分)。 (A-3-2) （2時間）
【事後学習】Quizzes: Significance Tests (A-3-2) （2時間）
その他
教科書 P.G.ホーエル 『初等統計学』 培風館 1981年 第4版
Research Methods and Statistics - YouTube. https://www.youtube.com/channel/UCcjogDXLLQCMtpGvQTNZrOg/playlists
参考書 ボーンシュテット&ノーキ 『社会統計学：社会調査のためのデータ分析（学生版）』 ハーベスト社 1990年
山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎 『Rによるやさしい統計学』 オーム社 2008年
小島寛之 『完全独習 統計学入門』 ダイヤモンド社 2006年
大村平 『多変量解析のはなし：複雑さから本質を探る』 日科技連出版社 2006年
岡太彬訓・中井美樹・元治恵子 『データ分析入門：基礎統計』 共立出版 2012年
Basic Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam, taught by Emiel van Loon and Matthijs Rooduijn. https://www.coursera.org/learn/basic-statistics
Basic Statistics - Matthijs Rooduijn http://matthijsrooduijn.nl/basic-statistics/
Inferential Statistics (Coursera) by the University of Amsterdam, taught by Annemarie Zand Scholten and Emiel van Loon. https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics/
AP®︎ Statistics | Math | Khan Academy. https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics
はじめての Google for Education https://gacco.org/
竹村彰通・下川敏雄・酒折文武・中山厚穂・奥田直彦. gacco 「統計学I：データ分析の基礎」 https://gacco.org/
竹村彰通・椎名洋・和泉志津恵・松田安昌・佐藤俊哉. gacco 「統計学II：推測統計の方法」 https://gacco.org/
岩崎学・足立浩平・渡辺美智子・宿久洋・芳賀麻誉美. gacco 「統計学III：変量データ解析法」 https://gacco.org/
eラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム 対応教材 http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html
過去の教科書は、2003-2007年度 ボーンシュテット＆ノーキ『社会統計学：社会調査のためのデータ分析』、Rの演習も行った 2008-2012年度 山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎『Rによるやさしい統計学』 、Rの演習をとりやめることとなった 2013-2017年度 小島寛之『完全独習 統計学入門』、大村平『多変量解析のはなし』です。
成績評価の方法及び基準 Google Classroom assignments(100%)
課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、 NU-AppsG と Google Classroom の利用が必要です。
初回授業時から一定期間内に Google Classroom のクラスへ参加（登録）する必要があります。
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の対応は致しかねます。

以上を踏まえ、A-3-2（論理的・批判的思考力）の修得状況を評価します。
オフィスアワー 授業時間帯の前後を中心に Google Classroom で随時対応。ご質問・問い合わせは Google フォームへの記入・集約とし、差し支えない内容は Google Classroom 経由でのフィードバックとさせて頂きます。対面授業の場合は授業終了時。
備考 The contents of the syllabus are subject to change depending on the progress of the students. The time for pre-class work and homework is approximate.

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