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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・情報 | |
| 科目名 | コンピュータ及び情報処理 | |
| こんぴゅーたおよびじょうほうしょり | ||
| Computer and Information Processing | ||
| 受講対象学生 |
教育学部, A 類 学部(学士課程) : 3年次 期生 |
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| 卒業要件の種別 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | データ解析入門 | |
| でーたかいせきにゅうもん | ||
| Introduction to Data Analysis | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | educ-math-INFO3015-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
月曜日 7, 8時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | 教育学部2号館1階PC教室 | |
| 担当教員 | 奥村 晴彦（非常勤講師） | |
| Haruhiko OKUMURA | ||
| 実務経験のある教員 | 奥村晴彦：高等学校数学科教諭の経験あり（14年間）。現場の教員としての経験を生かした授業をする。 | |
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 調査結果などをまとめる際には，見やすいグラフの作成に加え，p値や信頼区間の計算が必要になる。この授業では，実際に手を動かしながら，データ解析や統計計算の初歩から論文のまとめ方までを学ぶ。 オープンソースの統計・データ解析ソフト「R」を主に使う。 |
|---|---|
| 学修の目的 | |
| 学修の到達目標 | |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 毎回Moodle上に出す課題により評価する。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 私のホームページにある予定表で空いているところならいつでもどうぞ。 Moodleやメールでも質問をどうぞ。 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=13102 |
|---|
| キーワード | 統計，データ解析，文書作成 |
|---|---|
| Key Word(s) | statistics, data analysis, R |
| 学修内容 | 第1回：オリエンテーション 第2回：初めてのR言語 第3回：基本統計量 第4回：中心極限定理と正規分布 第5回：正規分布に基づくいろいろな分布 第6回：p値と検定の考え方 第7回：信頼区間の考え方 第8回：2項分布とポアソン分布 第9回：2×2の表，オッズ比，相対危険度 第10回：Fisherの正確検定 第11回：t検定 第12回：相関と回帰 第13回：重回帰分析 第14回：ロジスティック回帰とROC曲線 第15回：主成分分析と因子分析 詳しくは次のサイトも参照してください： http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/ |
| 事前・事後学修の内容 | その都度指示します。 |
| 事前学修の時間: 事後学修の時間: |