データ処理Ⅱ
科目・科目群 | 人間総合科学科目・科学と論理 | |||||
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科目名 | データ処理Ⅱ | |||||
授業形態 | 講義 | 単位数 | 1単位 | 選択・必修 | 選択 | |
配当年次 | 3年 | 学期 | 前期 | 合計コマ数 | 7.5コマ | |
コース選択 | 該当なし | 他学科開講科目 | 該当なし | |||
科目責任者(学内連絡教員) | 山田 真司 | 学内連絡教員 | 山田 真司 | |||
科目担当者 | 山田 真司 |
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身につける力 | ||||||
学習キーワード |
1.科目のねらい・目標
実際にデータを分析するには統計処理ソフトウェアの使用は欠かせません.この科目ではテキストの例題以上の規模のデータを用いて統計処理ソフトウェアの使い方を学びます.さらに各自で集めたデータを解析することで,データ解析を体得することを目指します.
2.授業計画・内容・方法・準備学習等
1.分散分析を用いた研究の紹介
2~3.分散分析の概要,1元配置分散分析,多重比較
4~5.2元配置分散分析,交互作用
6~7.各自で用意したデータによる演習
7.5.まとめ
3.教科書
印刷資料を配布する.
4.参考書
5.成績評価方法
授業の参加状況,提出課題をそれぞれ50%で評価します.授業の参加状況については授業中での質問やこちらから投げかけた問に対する積極的な回答を高く評価します.また,自主学習の成果については提出があればそれを評価し,成績に加えます.
6.授業の工夫している点(授業改善アンケート結果やピアレビュー結果から検討した内容等)
「Q5.この授業の内容に関してさらに学びたくなった」の評価が低かったです.演習データからはなかなか興味深い結果を得られることがないため,これらの統計手法の威力を感じにくかったのではないかと思います.今年度は分散分析を用いた研究を最初に紹介し,この手法の威力を示すところから始めます.
7.備考(学生へのメッセージ、購入が必要な物品等)
・6,7コマ目で解析するデータは各自で準備することを推奨します.使用するデータの形式についてはキャンパスメイトで連絡します.