シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/07/17 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 | 2024年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 3 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学研究科現代商学専攻博士前期課程／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 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2024/03/07 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
無料の統計クラウドサービスSAS ODA(On Demand 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 |
･統計分析を正しく行え，分析結果を間違えずに読めるようになる。 | ||
| 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。 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
統計分析を正しく行え，分析結果を間違えずに読める，という本科目の目的を達成するためには，事前に，学部で統計学を学んでいることが必要です。もし統計学に関する基本的な考え方を知らなければ，学部レベルの統計学の教科書を一通り読んでおいてください。 | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
履修者の学習状況を見ながら，質問紙調査，因子分析，t検定，分散分析，SASに関する教科書を，適宜指定する。 | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
参加度 40％ 課題の発表 10％ ホームワーク（分析の自習） 50％ |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報コース 標準成績評価基準 に従う。 | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
とくになし． | ||
| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
○大学院授業／Graduate school class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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