教育統計分析法

Statistical Analysis in Education

9917G02

17ETEDM504

西村　多久磨

Takuma Nishimura

2025年度後期

2025年度

②Second semester

火曜1限、火曜2限

Tuesday 1st & 2nd

理学研究科　科学教育専攻

Department of Mathematics and Science Education, Graduate School of Science

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

本授業は、修士研究ならびに教職における実証研究の基礎となる主な統計解析方法を学習します。学習に際しては、無償統計パッケージＲおよび統合環境RStudioを用います。受講生は演習問題を解きながら統計解析方法を実践的に学びます。

We aim to acquire theory and method in statistical analysis using R. First, faculty member teach theory and method in statistical analysis solving example each time. Second, students solve practice exercise each time.

統計解析に関して、幅広い知識の修得と、学校現場における統計を用いた問題解決スキル、ICT活用能力、統計的リテラシーの育成を目的としている。

For statistical analysis using R as a whole, we aim to acquire a wide range of knowledge, and to cultivate statistical problem solving skill, ICT literacy, and statistical literacy in real school.

(1)主要な統計解析の方法について、他者に説明できる。
(2)Rを用いた統計統計を、他者に演示できる。

1. Student can explain the major methods of statistical analysis to others.
2. Student can demonstrate statistical analysis using R to others.

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

■ 遅刻・欠席・相談は、電子メールを使用して連絡してください。電子メールでは、本文の冒頭に必ず〔授業科目名・学籍番号・氏名〕を記載してください。
■ 基本的に、すべての授業に出席することを求めます。

実習　Practical learning

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「授業計画」欄を参照してください。

See class plan below

演習問題の理解度に基づき評価します。

To be evaluate in taking account of the presentation's performance level and comprehension level of practice problems.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

適宜、参考資料を配付します。

Reference materials will be distributed as appropriate.

すべての対面授業に出席することを求める。各授業の内容は以下の通りである。

第１回　統計分析環境の整備
●授業内容
(1) 統計パッケージＲのインストール
(2) R studioのインストール

第２回　Rと統計学（１）
●授業内容
(1)データマイニング
(2)統計学の基礎

第３回　Rと統計学（２）
●授業内容
(1)データマイニング
(2)統計学の基礎

第４回　Rの基本
●授業内容
(1)R studio の基本操作
(2)基本プログラミング

第５回目　データの全体像を知る
●授業内容
(1)代表値
(2)データのバラつき

第６回　正規分布するデータを解析する
●授業内容
(1)正規分布とは何か
(2)母集団と標本

第７回　手持ちのデータで全体を知る
●授業内容
(1)区間推定の考え方
(2)95%信頼区間

第８回　独立性の検定と２つの平均の比較
●授業内容
(1)カイ二乗検定
(2)t検定

第９回　３つの平均値が同じ土俵で比較できるか調べる（１）
●授業内容
(1)１要因の分散分析
(2)２要因の分散分析

第10回　３つの平均値が同じ土俵で比較できるか調べる（２）
●授業内容
(1)１要因の分散分析
(2)２要因の分散分析

第11回　回帰分析で未来を知る（１）
●授業内容
(1)単回帰分析
(2)重回帰分析

第12回　回帰分析で未来を知る（２）
●授業内容
(1)単回帰分析
(2)重回帰分析

第13回　データのグループごとに整理する
●授業内容
(1)クラスタ分析
(2)階層的クラスタ分析

第14回　Rで機械学習（１）
●授業内容
(1)機械学習とは何か
(2)機械学習におけるモデルの評価

第15回　Rで機械学習（１）
●授業内容
(1)機械学習とは何か
(2)機械学習におけるモデルの評価

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