学部前期課程
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最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
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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
51451
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
金曜2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（10/2）；「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（10/9）：科学的研究方法論
第3回（10/16）：研究疑問とスコーピングレビュー
第4回（10/23）：仮説検定
第5回（10/30）：量的研究のデザイン
第6回（11/6）：交絡と統計モデリング（線型回帰分析）
第7回（11/13）：統計アプリケーションの基本的操作
第8回（12/4）：ロジスティクス回帰分析
第9回（12/11）：因果推論入門①：Propensity score matching（王先生）
第10回（12/18）：因果推論入門 ②：操作変数法（篠崎先生）
第11回（12/25）：因果推論入門③：差分の差分析（篠崎先生）
第12回（1/8）：測定の信頼性と妥当性
第13回（1/22）：システマティックレビューとメタ分析
授業の方法
本授業では、研究方法論に関する講義と実際のデータと統計アプリケーションを用いた演習を行う。統計アプリケーションにはSTATAを採用予定である。
【担当講師】
本講義を主担当するのは、相談支援研究開発センター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同センター王先生、医学系研究科の篠崎先生にそれぞれ因果推論に関する講義を担当いただく。
成績評価方法
出席（50％）とレポート（50％）で評価する。
履修上の注意
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。統計アプリケーションに関しては、操作に慣れが必要なため、授業後の自主的なトレーニングが望ましい。
