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科目の基本情報

開講年度	2019 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・地域資源学教育コース学部(学士課程) : 3年次
選択・必修	選択必修地域開発学プログラム指定科目社会調査演習を履修する場合は、本授業も必ず履修してください
授業科目名	食料・資源経済学II
	しょくりょう・しげんけいざいがく２
	Food and Resource Economics II
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BO-AGRI-2 ナンバリングコード一覧表はこちら ※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。

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	火曜日 5, 6時限
開講場所
担当教員	中島　亨（生物資源学部）
担当教員	NAKAJIMA, Toru

学修の目的と方法

授業の概要	本授業は、食料・資源経済学Iで学習したミクロ経済学の基礎を踏まえ、農業経済学分野の実証分析や、学術分野横断的な分析において有用な、統計分析手法やコンピュータ・スキルについて、実践的に学修する。本授業で学修した内容は、国際・地域資源学教育コース選択必修科目である「社会調査演習」における分析や、卒業論文研究で活用されることを想定している。
学修の目的	・農業経済分析や学術分野横断的な分析で有用な、統計分析手法を理解する・農業経済分析や学術分野横断的な分析で有用な、コンピュータ・スキルを身につける・学修した統計分析手法や、身につけたコンピュータ・スキルを実際に使用し、自らの研究に応用することができるようになる
学修の到達目標	・統計分析ソフトウェア「R」を使用して、統計分析ができるようになる・地理情報システム（GIS）に関するソフトウェアを使用して、地理情報を活用できるようになる・消費者選択実験に関する統計分析手法を学び、実際にデータを用いて分析できるようになる・観測データを用いた因果効果分析の手法を学び、実際にデータを用いて分析できるようになる
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　幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。　生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。　科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。　豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。　社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。 ○ 全学の教育目標感じる力 ○感性 ○共感 ○主体性考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	出席20%、授業態度30%、課題提出50%、計100%
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書
参考書	永吉希久子著・照井伸彦・小谷元子・赤間陽二・花輪公雄編『行動科学の統計学：社会調査のデータ分析』クロスセクショナル統計シリーズ5巻, 共立出版, 2016年. 西内啓著『統計学が最強の学問である［実践編］』ダイヤモンド社, 2014年.
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	初回を含め、毎回必ずPCを持参すること
予め履修が望ましい科目	食料・資源経済学I、国際・地域資源学チュートリアル
発展科目	社会調査演習
その他	教員免許・各種資格取得に関連した科目 (注 : 必ず入学年度の学修（習）要項で確認してください)

授業計画

MoodleのコースURL	https://portal.mie-u.ac.jp/moodle3/course/view.php?id=595

キーワード	農業経済学、統計学、R、地理情報システム（GIS）、消費者選択実験、因果効果分析
Key Word(s)	Agricultural economics, statistics, R, geographic information system (GIS), consumer choice experiment, causal effect analysis
学修内容	1. 授業案内、Rのインストールと基本操作 2. Rによるデータ処理 3. Rによる記述統計分析とグラフ作成 4. Rによる統計的検定（1）：相関係数の検定、独立性のカイ二乗検定 5. Rによる統計的検定（2）：t検定、分散分析 6. Rによる分散分析（発展） 7. Rによる回帰分析（1） 8. Rによる回帰分析（2） 9. GIS分析（1） 10. GIS分析（2） 11. 消費者選択実験の方法と分析（1） 12. 消費者選択実験の方法と分析（2） 13. 消費者選択実験の方法と分析（3） 14. 観測データを用いた因果効果分析（1） 15. 観測データを用いた因果効果分析（2）
事前・事後学修の内容	与えられた課題に取り組み、間違えた問題は必ず正解を導けるようにしておくこと。 Rを使った演習をすることができる上記参考書『行動科学の統計学』や、統計学用語をわかりやすく説明した上記参考書『統計学が最強の学問である［実践編］』を各自で活用し、授業内容の理解を深めること。

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