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シラバスコード S-176R11-01 ナンバリング Cd302Sac
科目名 マネジメントサイエンス
科目名英文 Management Science
学部 工学部 授業形態 講義
学科・科目区分 コンピュータ応用学科 教職科目対応  ―
科目分野 専門発展 実践的教育対応 実務経験のある教員による科目
配当年次 3年次 学期区分 前学期
必選区分 選択 単位数 2 単位
担当教員 牧紀子
アクティブラーニング 反転授業、振り返り学習、ICTの活用
授業の目的と進め方
情報社会において様々なデータを分析することが必須のスキルとして要求される。マーケティングデータ分析で学んだ内容をもとに、データの分析方法や検定方法を中心とした統計処理を学ぶ。特に、企業の戦略策定時に用いられる市場分析の手法の一連の流れを学ぶ。

予習をしていることを前提に授業を進める。最初に課題を行い、その解説をしたうえで、最後の課題を行う。

なお、本科目は、企業における担当教員のシミュレーション・情報分析の業務経験に基づき、情報分析の手法について教授する、実践的教育対応科目である。
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法
Moodle上の小テストは自動評価やコメントをつけて返却をする
履修の条件
マーケティングデータ分析を履修していること。
統計の基本的な知識を身につけていること。
Excelの基本的な使い方を理解していること（ガイダンス時にスキルチェックをする場合あり）。
教科書
「やさしく学ぶデータ分析に必要な統計の教科書」、羽山博著、インプレス、ISBN：978-4-295-00365-6
到達目標
１ データの集計方法を理解する
２ 目的に応じたデータの分析方法の違いを理解する
３ 度数分布表、ヒストグラム、基本統計量を理解する
４ 正規分布、平均値、標準偏差を理解し、算出方法を修得する
５ 相関、回帰分析、重回帰分析、時系列分析を理解し、算出方法を修得する
６ 差の検定(t検定、F検定）を理解し、算出方法を修得する
７ 独立性の検定（カイ二乗検定）、相関の検定などを理解し、算出方法を修得する
指標と評価割合
  評価方法
受講態度 授業中の
活動		 予習・復習 成果物・
発表		 試験 学習の
振り返り
共通指標 a：受け取る力 10 10 20 60
b：深める力
c：進める力 10 10 20 60
d：高める力
e：伝える力
f：つなげる力
固有指標 g：知識・理解
h：技術・活用
全体の評価割合 10 10 20 0 60 0
授業計画
回数 学修内容 予習・復習内容 時間
１ ガイダンス、スキルチェック 予習１ シラバスの内容を読み、理解をする 1
２ 統計学の役割、分析の目的、データ形式、度数分布表、ヒストグラム 予習２ データ分析の目的と手法を調べる
度数分布表、ヒストグラムの意味と作成方法について調べる		 2
復習２ 演習課題 2
３ 基本統計量（平均値、中央値、標準偏差、分散） 予習３ 平均値、中央値、標準偏差、分散の意味と算出方法を調べる 2
復習３ 演習課題 2
４ 正規分布と標準偏差、偏差値 予習４ 正規分布の特徴、標準偏差との関係、分散の意味を調べる
 2
復習４ 演習課題 2
５ 箱ひげ図、順位、ABC分析 予習５ 箱ひげ図やABC分析について調べる 2
復習５ 演習課題 2
６ 相関 予習６ 相関と相関係数の意味と算出方法を調べる 2
復習６ 演習課題 2
７ 回帰分析 予習７ 回帰分析の意味と算出方法を調べる 2
復習７ 演習課題 2
８ 重回帰分析 予習８ 重回帰分析の意味と算出方法を調べる 2
復習８ 演習課題 2
９ 時系列分析 予習９ 時系列分析の意味と算出方法を調べる 2
復習９ 演習課題 2
１０ t検定（１）
データの対応がある場合
 予習１０ t検定の意味、方法、各用語の意味を理解し、算出方法を調べる 2
復習１０ 演習課題 2
１１ t検定（2）
データの対応がない場合
 予習１１ t検定の意味、方法、各用語の意味を理解し、算出方法を調べる 2
復習１１ 演習課題 2
１２ F検定
 予習１２ F検定の意味と算出方法を調べる 2
復習１２ 演習課題 2
１３ カイ2乗検定（１）
帰無仮説と対立仮説
観測度数と期待度数		 予習１３ カイ2乗検定の意味、方法、各用語の意味を理解し、算出方法を調べる 2
復習１３ 演習課題 2
１４ カイ2乗検定（２）
自由度、有意水準		 予習１４ 自由度、有意水準の意味を調べる 2
復習１４ 演習課題 2
１５ 評価試験 予習１５ 試験勉強 4
復習１５ 演習課題 2
１６ 解説・振り返り 予習１６ 1
主担当教員のオフィスアワー
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