基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	統計学／Statistics
授業コード ／Class Code	B300121002
ナンバリングコード ／Numbering Code	ECOc101
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2025年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	水4(後期),水5(後期)／WED4(AUT.),WED5(AUT.)
単位数 ／Credits	4.0
主担当教員 ／Main Instructor	谷崎　久志／TANIZAKI HISASHI
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
谷崎　久志／TANIZAKI HISASHI	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義）
授業の目的 ／Class Purpose	世の中は情報化社会といわれ，様々な数量データがあふれている。統計学はデータを分析し，行動指針を見出すための枠組みを提供する学問であり，経済学に限らず，社会学・心理学・政治学・教育学などあらゆる学問分野で重要な分析道具となっている。以上を踏まえて，本講義では，経済学部のディプロマ・ポリシー（DP）に示される「経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理・分析ができ、政策課題に対応できる」ようになることを目的とする。
到　達　目　標 ／Class Objectives	本講義の到達目標は，(1)統計学の基本を理解する，(2)データの整理ができる，(2)分析能力が身につく。すなわち，データにもとづいて，客観的に意思決定ができる。
授業のキーワード ／Keywords	確率，分布，平均，分散，推定，検定
授業の進め方 ／Method of Instruction	データを有効に分析・処理して，有益な行動指針を見出すためには，統計学は有効な学問である。パソコンの発達によって数量的データの処理は簡単にできるようになった。しかし，パソコンで利用できる統計ソフトは統計学を前提としているので，統計学の考え方や手続きを理解することは不可欠である。本講義では，統計学の基本を理解し，統計ソフト等を用いてデータ分析が行えるようにする。そのために，時には，Excelなどを使って統計学の理解を深める。また，理解を深めるためには，授業内容をもとにして小テストを行い，次週に答え合わせを行う予定である。
履修するにあたって ／Instruction to Students	統計学は科目の性質上，一度，授業を欠席するとついてこれなくなる可能性が大きい。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	小テストの復習は必ず行うこと。授業でExcelなどのソフトを使った場合は各自自習すること。復習・自習時間は各個人の理解度によるが，1時間程度を目安とする。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	毎週，小テストを行うので，答案用紙を提出すること。小テスト終了後または次週に解説する。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	毎週の小テスト（100％）で評価
テキスト ／Required Texts	溝渕健一・谷崎久志 (2021) 『統計学』（MINERVAスタートアップ経済学11） ミネルヴァ書房
参考図書 ／Reference Books	豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志 (2010) 『基本統計学(第3版)』 東洋経済新報社

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	統計学とは？	統計学とは何かについて学ぶ。（テキスト 序章）
2	第2回	データを読み解く	データについて，記述統計・推測統計の違いについて学ぶ。（テキスト 第１章 第１節）
3	第3回	データの分布特性を「見える化」する	度数分布表とヒストグラムについて学ぶ。（テキスト 第１章 第２節）
4	第4回	統計学における代表値の役割	代表値とは何かを学ぶ。（テキスト 第２章 第１節）
5	第5回	中心を表す３つの代表値	平均，中央値，最頻値を学ぶ。（テキスト 第２章 第２節）
6	第6回	データのバラつき具合を捉えたい	分散・標準偏差の求め方を学ぶ。（テキスト 第３章 第１節）
7	第7回	標準偏差で何が分かるのか	標準偏差・偏差値の意味を学ぶ。（テキスト 第３章 第２節）
8	第8回	「正規分布」って，聞いたことはあるけれど……	正規分布とは何かを学ぶ。（テキスト 第４章 第１節）
9	第9回	正規分布を使って何ができるのか	正規分布の利用法について学ぶ。（テキスト 第４章 第２節）
10	第10回	標準正規分布	標準正規分布について学ぶ。（テキスト 第４章 第３節）
11	第11回	1,800万世帯の行動を，たった900世帯から推測する	推測統計の考え方を学ぶ。（テキスト 第５章 第１節）
12	第12回	回答者の選び方が大切	データの取り方について学ぶ。（テキスト 第５章 第２節）
13	第13回	母集団から出てきたデータの分布	母集団・標本との関係について学ぶ。（テキスト 第６章 第１節）
14	第14回	もし何度も標本をとることができるなら	標本分布について学ぶ。（テキスト 第６章 第２節）
15	第15回	標本分布のバラつきの程度をどのように評価するのか	標本平均の標準偏差とは何かを学ぶ。（テキスト 第６章 第３節）
16	第16回	日常的に使われる「点推定」と，あまり使われない「区間推定｣	点推定・区間推定について学ぶ。（テキスト 第７章 第１節）
17	第17回	実際に区間推定をしてみる	区間推定の求め方を学ぶ。（テキスト 第７章 第２節）
18	第18回	区間推定の的中率	信頼係数95％の信頼区間の意味を学ぶ。（テキスト 第７章 第３節）
19	第19回	こうなってほしくない結果を否定する	仮説の検定について学ぶ。（テキスト 第８章 第１節）
20	第20回	棄却されずに残った母数の集まりが信頼区間	仮説検定と信頼区間の関係について学ぶ。（テキスト 第８章 第２節）
21	第21回	２グループの差を客観的に検証する	2グループの平均の差の検定の考え方について学ぶ。（テキスト 第９章 第１節）
22	第22回	実際に差があるのか検定してみる	2グループの平均の差の検定の方法について学ぶ。（テキスト 第９章 第２節）
23	第23回	もう１つのバラつきの指標	標本分散とカイ二乗分布について学ぶ。（テキスト 第10章 第１節）
24	第24回	母分散を推定してみる	母分散の推定について学ぶ。（テキスト 第10章 第２節）
25	第25回	データが少なくても統計的推論はできる	大標本と小標本の違いについて学ぶ。（テキスト 第11章 第１節）
26	第26回	T統計量とt分布	T統計量について学ぶ。（テキスト 第11章 第２節）
27	第27回	T統計量を使った「区間検定」と「仮説推定｣	T統計量を用いて，区間推定と仮説検定について学ぶ。（テキスト 第11章 第３節）
28	第28回	標本データが少ない場合は「t分布」を使う	小標本における平均の差の検定について学ぶ。（テキスト 第12章 第１節）
29	第29回	２グループの平均の差の検定―「対応なし」の場合	「対応なし」の場合の２グループの平均の差の検定について学ぶ。（テキスト 第12章 第２節）
30	第30回	２グループの平均の差の検定―「対応あり」の場合	「対応あり」の場合の２グループの平均の差の検定について学ぶ。（テキスト 第12章 第３節）