シラバス参照
シラバス参照
| 科目一覧へ戻る | 2022/04/21 現在 |
| 科目名／Subject | 知識科学／Knowledge Science |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 佐山 公一(商学部) |
| 授業科目区分／Category | 現代商学専攻博士前期課程 基本科目 |
| 開講学期／Semester | 2022年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 金/Fri 4 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学研究科現代商学博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce |
| 配当年次／Years | 1年,2年 |
| 単位数／Credits | 2.0 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2022/03/02 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
無料の統計分析クラウドサービスSAS OnDemand for Academicsと共分散構造分析ソフトAmosを使って，統計学の基礎とデータ分析法の概要を学ぶ。授業は情報処理センターで，演習形式で行う。適宜課題を自分で設定し，設定した課題を発表する。 | ||
| 達成目標 ／Course Goals |
統計分析には，予測（の確率）を目的とする仮説検証と仮説そのものを作るけ節形成の二つの目的がある． 本演習では，主に，前者の代表的な分析，分散分析，および，後者の代表的な分析，共分散構造分析を知り，それぞれがどのようなことを行っているかを実習を通して身につける． |
||
| 授業内容 ／Course contents |
第1週～2週 質問紙調査（サーベイ）の作成方法を学ぶ。 第3週～4週 データを整理・加工する方法と集計方法を学ぶ。 第5週～6週 平均と分散をとる。平均値の差の検定を行う。 第7週～8週 検証的因子分析を行う。 第9週～10週 クラスター分析，コレスポンデンス分析を行う。 第11週～12週 確認的因子分析を行う。 第13週 回帰分析を行う。 第14週～15週 共分散構造分析を行う。 |
||
| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review lesson |
前回行った演習が，次の演習のために必要になる．毎回，行った分析を自分で繰り返す事後学修がとくに必要である 事前学修として，統計学の概要を知っておく．簡単なものでよい． |
||
| 使用教材 ／Teaching materials |
質問紙調査，SAS，Amosに関する教科書を，適宜，指定する。 | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
統計分析に慣れることが本演習の目的なので，出席を最重要視して，成績評価を行う． 分析結果をレポートにまとめて提出してもらう．2回ほど行う． |
||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報学科評価基準による． | ||
| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない | ||
| 追加情報（授業の方法等） ／Additional information (Method of lesson) |
|
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
|---|---|---|---|---|
| 該当するデータはありません | ||||