シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/08/21 現在 |
| 科目名／Subject | 知識情報論II／Knowledge Information TheoryII |
|---|---|
| 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 発展科目 |
| 開講学期／Semester | 2023年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 2 |
| 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 | 2023/03/07 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
統計分析の初学者を対象とした科目である。統計学に関する基本的な考え方を一通り習っていることを前提とする。因子分析，t検定，分散分析の基礎を学ぶとともに，学んだ知識を実践に活かす。授業は演習方式で行う。無料ではあるが信頼性の高いクラウドサービスSAS OnDemand for Academicsを使い，自分のPCで分析してもらう。適宜自分で課題を設定し，設定した課題を発表する。本科目の履修を通して獲得が期待される能力・技能は以下の通りである。 ・因子分析，t検定，分散分析に関する基礎的な理論を理解し，分析結果を自分の言葉で説明できる。 |
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| 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 SAS OnDemand for Academicsを自分のPCから使えるようにする。 第2週 分析にかける素データを集計する。 第3週 SASにデータを読みこめるようにする。 第4週 因子分析の解説書を読んで探索的因子分析で何を分析するのかを知る。 第5週 SASのFactorプロシジャを使ってさまざまな探索的因子分析を行う。 第6週 SASの探索的因子分析の分析結果を読めるようにする。 第7週 t検定の解説書を読んで，t分布の意味やt検定で何を分析するのかを知る。 第8週 SASのT testプロシジャを使って対応のないt検定（平均値の差の検定）を行う。 第9週 SASのMeansプロシジャを使って，対応のあるt検定（平均値の差の検定）を行う。 第10週 分散分析の解説書を読んで，F分布の意味や，分散分析で何を分析するのかを知る。 第11週 SASを使って1要因の分散分析を行う。 第11週 分散分析の解説書を読んで，実験要因，ランダム要因の意味を知る。 第12週 SASを使って2要因（2要因とも対応なし）の分散分析を行う。 第13週 SASを使って2要因（2要因とも対応あり）の分散分析を行う。 第14週 SASを使って2要因（1要因対応あり1要因対応なし）の分散分析を行う。 第15週 復習とまとめ |
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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 |
課題の発表 50％ 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 |
知識科学（佐山），知識情報論Ⅰ（佐山）を履修していることが望ましい。 | ||
| 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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