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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/04/12 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
応用経営情報処理Ⅰ/Applied Management Information Processing Ⅰ
授業コード
/Class Code
B600311001
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
経営学部/Business Administration
年度
/Year
2024年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
木1(前期)/THU1(SPR.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
羽藤 雅彦/HATO MASAHIKO
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
羽藤 雅彦/HATO MASAHIKO 経営学部/Business Administration
授業の方法
/Class Format
PCを利用した演習形式の講義を行う
授業の目的
/Class Purpose
現代では、インターネットや情報通信技術の発達により販売状況や消費者の特徴に関わる膨大なデータを蓄積できるようになっているため、経験・勘・発想・ひらめきに頼らずデータを積極的に用いて科学的にマーケティングにおける意思決定を行うことが重要視されています。そこで本講義では、消費者に関する情報をどのように分析し、解釈すればよいのかをHAD (Excel) という統計ソフトを用いながら説明します。
到 達 目 標
/Class Objectives
1) 統計ソフトの使い方を理解する
エクセルでは様々な分析ができます。普段は利用しない操作方法も慣れましょう。
また、余裕があればRという馴染みのないソフトを使います。その使い方もしっかりと理解しましょう。

2) 基本的な分析、その結果の解釈をできるようになる
基本統計量の計算はもちろんですが、多変量解析などの分析もできるようになりましょう。
そして、そこで得られた結果が何を意味するかを説明できるようになることが目標です。
授業のキーワード
/Keywords
データ分析、Excel、統計学 
授業の進め方
/Method of Instruction
実習を中心とした講義なので、遅刻、欠席しないこと。 
テキストを使いながら進めるため配布資料はありません。用意しておいてください。
履修するにあたって
/Instruction to Students
提出課題が他の受講者のコピーであることが発覚した場合、提出課題の評価を0とする。  
授業時間外に必要な学修内容・時間
/Required Work and Hours outside of the Class
予習
次の週にどんなことを学ぶのか、前もって調べてきてください。(1時間30分)

復習
学んだ分析を利用すればどんなことができそうか、普段の生活で考えてください。また、新聞や雑誌を読む際、データを解釈する練習をしてください。(2時間30分)
提出課題など
/Quiz,Report,etc
確認テストと数回の課題を実施予定。  
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
授業中の課題 (PCを使ってのデータ分析) と最終課題を併せて総合的に評価します。
授業中の課題 40%
最終課題   60%
ただし、出席状況や受講態度によっては単位修得を認めない場合があります。
※講義形式の変更があった場合でも成績評価方法は変更しない
テキスト
/Required Texts
小宮あすか・布井雅人『Excelで今すぐはじめる心理統計 簡単ツールHADで基本を身につける』講談社
参考図書
/Reference Books
No.
/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 ガイダンス   講義の概要、講義の進め方についての説明。 
2 第2回 データの種類とHADの操作方法 データの種類、HADの操作方法を確認する。
3 第3回 記述統計 代表的な要約統計量を学ぶ。
4 第4回 t検定 (1) t検定の基本を学ぶ。
5 第5回 t検定 (2) 応用的なt検定を学ぶ。
6 第6回 t検定 (3) t検定の確認テストを行う。
7 第7回 分散分析 分散分析を学ぶ。
8 第8回 カイ二乗検定 カイ二乗検定を学ぶ。
9 第9回 相関分析 相関分析を学ぶ。
10 第10回 回帰分析 (1) 回帰分析の基本を学ぶ。
11 第11回 回帰分析 (2) 応用的な回帰分析を学ぶ。
12 第12回 回帰分析 (3) 回帰分析の確認テストを行う。
13 第13回 因子分析 (1) 因子分析の基本を学ぶ。
14 第14回 因子分析 (2) 因子分析の応用的な使い方を学ぶ。
15 第15回 最終課題 確認テストを行う。

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