学部前期課程
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最終更新日：2025年4月21日
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全学自由研究ゼミナール (ビックデータを用いた量的研究入門)
ビックデータを用いた量的研究入門
ビッグデータは、その膨大な情報量が様々な社会課題に対して価値ある洞察を生み出す可能性を秘めている。本講義では、公開されている数量データを用いて受講生が、問を立て（研究疑問）、データ分析を行い、1つの研究プロジェクトとしてまとめあげるまでの一連のプロセス（量的研究方法論）を習得する。取り上げる研究分野は、主に社会科学／行動科学であるが、他の分野を専攻する学生の受講も歓迎する。統計学の素養があれば理解は深まるが、必須ではない。量的研究方法論への興味とモチベーションがあり、基本的なPCの操作ができれば十分である。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31763
CAS-TC1200S1
全学自由研究ゼミナール (ビックデータを用いた量的研究入門)
田中 英三郎
月曜1限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
授業計画
スケジュール
第1回（4/7）；「ビッグデータを用いた量的研究入門」授業ガイダンス
第2回（4/21）：科学的研究法とは?／統計アプリケーション導入
第3回（4/28）：研究疑問と仮説／データに慣れる
第4回（5/8）：統計アプリケーションの基本的操作
第5回（5/12）：スコーピングレビュー／Introductionをまとめる
第6回（5/19）：量的研究のデザイン／仮説検定
第7回（5/26）：測定／統計モデリング
第8回（6/9）：「システマティックレビューとメタアナリシス」（京都大学：田近先生）
第9回（6/16）： 「日本のオープンデータを用いた保健医療分野の研究」（国立国際医療研究センター国府台病院：酒匂先生）
第10回（6/23）：サンプリング／Methodsをまとめる
第11回（6/30）：研究倫理／ResultsをまとめDiscussionを書く
第12回（7/7）：量的研究の批判的吟味
第13回（7/14）：研究成果プレゼンテーション
授業の方法
本授業は、研究方法論に関する講義、実際のデータと統計アプリケーションを用いた演習、研究のまとめ方、の3部構成で行う。
【担当講師】
本講義を主に担当するのは、SDGs教育推進プラットフォーム特任講師の田中英三郎である。田中は精神医学と社会疫学を専門としており、低中所得国でのメンタルヘルスに関する疫学研究や国内での臨床研究に従事してきた。また、ゲストスピーカとして京都大学大学院医学系研究科健康増進・行動学分野准教授田近亜蘭氏にシステマティックレビューについて、国立国際医療研究センター国府台病院総合内科科長酒匂赤人氏に日本の保健医療オープンデータを用いた研究について講義をしていただく予定である。
成績評価方法
成績評価は、授業内での研究成果発表を持って行う。
履修上の注意
履修にあたっての予備知識は必要ない。授業中にラップトップPCを用いた演習を実施する予定である。
