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科目の基本情報

開講年度	2017 年度
開講区分	生物資源学部
受講対象学生	資源循環学科・国際開発資源学教育コース 学部(学士課程) : 3年次 2年生以上の学習要項から変更になりましたので、注意してください（選択科目→国際開発資源学教育コース選択必修科目・地域開発学プログラム指定科目）。
選択・必修	選択 地域開発プロ、国際資源プロ指定科目
授業科目名	マーケティング論(E)
	まーけてぃんぐろん
	Marketing Research
単位数	2 単位
他学部・他研究科からの受講	他講座の学生の受講可, 他類の学生の受講可, 他学科の学生の受講可, 他学部の学生の受講可 国際開発資源学教育コース以外の学生は、統計学や回帰分析の基礎、Rの初歩的な使い方についての知識があること（教科書の補論の内容に対する十分な理解）を前提に受講を認めます。
市民開放授業	市民開放授業ではない
開講学期	後期 2年生以上の学習要項から変更になりましたので、注意してください（3年前期→3年後期）。
開講時間	火曜日 3, 4時限
開講場所
担当教員	中島　亨（生物資源学部）
	NAKAJIMA, Toru

学習の目的と方法

授業の概要	マーケティングとは、財（モノ）やサービスの提供者が、それらの提供を受ける消費者の考えや実際の行動を把握し、どのような財やサービスをどのように提供していくかを考えることを指します。この授業では、抽象的・理念的に企業の経営戦略について理解するというよりは、マーケティング・サイエンスあるいはマーケティング・リサーチという考え方にもとづき、消費者行動を明らかにする具体的な方法を修得することを目的とします。特に、消費者行動に関する客観的な事実を科学的な方法で把握するために必要な、データを用いた定量分析（統計分析を含む）の方法を、パソコンを用いて実際に手を動かして身に付けることを目指します。
学習の目的	マーケティング・リサーチの方法を学び、消費者行動を把握するための定量的な分析方法を理解できるようになることを目的とする
学習の到達目標	・消費者行動を把握するための定量的な分析方法を理解し、統計ソフトウェアを利用して、自らその分析を行うことができるようになる ・消費者行動を把握するための様々な定量分析方法について知り、明らかにしたいことが分析できる適切な方法を選択することができるようになる
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目 ○ 全学の教育目標 感じる力 　感性 　共感 　倫理観 ○モチベーション ○主体的学習力 　心身の健康に対する意識 考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的思考力 ○課題探求力 ○問題解決力 ○批判的思考力 コミュニケーション力 ○情報受発信力 ○討論・対話力 　指導力・協調性 　社会人としての態度 　実践外国語力 生きる力 ○感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力
授業の方法	講義 演習
授業の特徴	能動的要素を加えた授業 Moodle キャリア教育の要素を加えた授業
教科書	照井伸彦・佐藤忠彦『現代マーケティング・リサーチ』有斐閣, 2013年.
参考書	古川一郎・守口剛・阿部誠『新版　マーケティング・サイエンス入門：市場対応の科学的マネジメント』有斐閣アルマ, 2011年.
成績評価方法と基準	出席20%、小テスト40%、レポート40%、計100%（合計60%以上で合格） 詳細は初回の授業で説明します。
オフィスアワー	事前にメールで連絡してください。 研究室：467室
受講要件	・国際開発資源学教育コースの学生は、3年前期の「資源循環学演習（国際コース対象）」を履修済みで、Rを用いた統計分析の基礎を修得していること ・上記以外の学生は、統計学や回帰分析の基礎、Rの初歩的な使い方についての知識があること（教科書の補論の内容を理解していること） ・毎回の授業にパソコンを持参できること
予め履修が望ましい科目	農林統計学　食料・資源経済学I　国際コースの学生は資源循環学演習（国際コース対象）
発展科目
授業改善への工夫
その他	・毎回必ずパソコンを持参してください ・授業は基本的に日本語で行います ・発展的な分析方法を学習する際は、英語で使い方を理解する必要がある場合があります

授業計画

キーワード	マーケティング・リサーチ　マーケティング・サイエンス　消費者行動　統計学　R
Key Word(s)	Marketing research, marketing science, consumer behavior, statistics, R
学習内容	・マーケティング・リサーチのアプローチ ・データの入手と整理 ・サンプリング方法 ・記述統計分析 ・統計的検定（t検定・カイ二乗検定・分散分析） ・回帰分析 ・コンジョイント分析・離散選択実験 ・離散選択モデル分析 ・因子分析 ・クラスター分析 ・共分散構造分析
学習課題(予習・復習)	・毎回、パソコンを使った分析課題を出します ・教科書で予習・復習を行うとともに、参考書で関連する章を読むなどして理解を深めることを推奨します

ナンバリングコード(試行)	BO-AGRI-2

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら