イントロダクション

1. イントロダクション#

1.1. 講義の概要#

本講義で扱う内容は，主に統計学の基礎とデータ解析の基礎である．高校から大学初年度で扱う統計学の入門的な内容（記述統計学と確率分布）を網羅的に学び，簡単なデータ解析ができるようになることを目標とする．講義は複数のテーマからなり，まず必要な統計学の知識を学んだ後，実データの解析例を示すという構成になっている．

DS学部では，1年次からPythonのプログラミングを学ぶので，実データの解析を扱う際にはPythonによるコーディングの例も示すようにする．（ただし，プログラミングの授業ではないので，詳細には立ち入らない．）統計学に関するより厳密で高度な内容は2年次の必修科目である「統計学I，II」で扱うことになる．よって，本講義はその前段階の橋渡し的な位置づけと捉えても良い．本講義は複数クラス開講科目であり，「情報処理の応用A」が並列で行われる．テキストはA，Bともに同じであるが，細かい授業内容は異なる．なお，「情報処理の基礎」とのつながりはあまりない．

講義で用いる資料は講義ノートとスライド，jupyter notebook（プログラミングの解説）であり，これらは随時更新する．講義のメインテキストは[1]であり，全体の構成はこれに基づくが，統計学の内容は文献[2, 3, 4, 5]を参考にしている．

1.2. 講義スタイル#

講義資料の1セクションを1テーマとし，前半は板書による解説，後半は各自のPCを用いた実習を行う． 実習では，講義資料からJupyter Notebook（ipynbファイル）をダウンロードし，実際にPythonプログラムを動かしながら課題に取り組む．

講義に関する連絡や講義資料の共有にはTeamsを用いる．

1.3. 評価方法#

レポートと授業への取り組み姿勢で評価する．試験は行わない．レポートは講義中に扱う「実例」についてまとめてもらう．希望者にはレポートの添削も行う．レポートは科学的な文書を書く訓練の意味も兼ねているので，書き方を指定する（次節参照）．

1.4. PPDACメソッド#

PPDACメソッドとはProblem，Plan，Data，Analysis，Conclusionという科学的探求の手順を示したものである．カナダ・アメリカ・ニュージーランド等の学校教育で使用されている．本講義では，各テーマごとにデータ解析の実例を示すが，これらはPPDACメソッドに沿っている．以下に各ステップで行われる探求プロセスをまとめる．

STEP 1: Problem

第1ステップでは，まず関心のあるテーマを決め，そこでの課題を明らかにする． また，課題から問題の構造を明確にし，具体的な研究仮設（リサーチクエスチョン）を設定する．

STEP 2: Plan

第2ステップでは，研究仮設を明らかにするための分析の計画を立てる．具体的には，計測すべきデータや統計資料を決め，その収集計画を立てる．

STEP 3: Data

第3ステップでは，実際にデータを取得し，整理する．

STEP 4: Analysis

第4ステップでは，収集したデータを実際に分析する．分析の具体例としては，以下が挙げられる

  • 全体の傾向（分布）を見る

  • 条件の違いなどによってデータをグループに分け，比較する

  • 指標間の相関関係を見る

  • 指標間の因果関係を見る

  • 時間経過による変化を見る（時系列解析）

  • 対象を分類する（クラスタリング）

STEP 5: Coclusion

第5ステップでは，分析結果に基づいた考察や提言を行い，同時に新たな課題を明らかにする．最後に，最初に立てた研究仮設に対して判断や結論を示す．

1.5. レポートの書き方#

1.5.1. PPDACメソッドとの対応#

PPDACメソッドによる問題解決によって得られた結果はレポートや論文の形にまとめることになる．通常，レポートや論文は，Introduction（導入），Method（方法），Result（結果），Discussion（考察），Conclusion（結論），という手順でまとめる．

PPDACメソッドとの対応関係はおおよそ以下のようになる：

PPDAC

レポート，論文

Problem

Introduction（導入，はじめに）

Plan, Data

Method（方法）

Analysis

Result（結果）

Coclusion

Discussion（考察）, Conclusion（結論）

1.5.2. 最低限遵守すること#

レポートとは，科学的な研究で得られた知見を，研究をやっていない人でも分かるようにまとめたフォーマルな報告書である． よって，見栄えが整っていることは大前提であり，その上で内容が伝わるように書く．最低限以下を遵守する：

  • 鉄則：当事者でなくても分かるように書く

    • 想定する読者を明確にすると，本文中で前提知識として扱って良い範囲が分かる．

    • 例えば，同じ学部の学生を想定読者として設定すると書きやすい．

  • です・ます調ではなく，である調で書く

  • ワープロソフト（Word，LaTeXなど）を使って書いても良いが，書式は統一する

    • フォントや文字サイズを統一する，見出しをつける，数式エディタを使うなど

    • ソフトを使いこなせないなら手書きでも良い

  • 初めにレポートのタイトル，学籍番号・氏名を書く

  • 項目ごとに番号と見出しをつける（章立て）

    • PPDACメソッドに対応させると書きやすい

      1. 方法

      • 2.1 使用データ

      • 2.2 解析方法

  • 本文は（この講義ノートのように）フォーマルな文章で過不足なく記述する

    • 省略記号の使用，メモ書き，スライドのような簡略化した記述はレポートとして相応しくない

  • ファイル形式はPDF（手書きの場合はスキャンしてPDF化する）

  • レポートは1つのファイルにまとめ，ファイル名は211k00000_narizuka.pdfなどとする

1.5.3. 各項目の書き方#

  • Introduction（はじめに）

    • まず，一般的な話題から書き始め，レポートで扱う研究課題に向けて焦点を絞っていく

    • 次に，扱う課題がなぜ問題なのか，なぜ研究する必要があるのかを論理立てて説明する

    • 最後に，レポートの目的を簡潔に述べる

    • レポートが長くなる場合には，レポートの構成を簡単に述べる

  • Method（方法）

    • 課題解決のために用いる方法について述べる

    • どのようなデータを用いたのか？

    • どのようにデータを集めたのか？

    • データをどのような手法で解析したのか？

  • Result（結果）

    • 分析によって得られた結果について図や表を用いながらまとめる

    • 分析結果から直接分かることを中心に述べる

  • Discussion（議論）とConclusion（結論）

    • ※ Discussion（議論）とConclusion（結論）を別々に書いても良い

    • 分析結果に基づいた発展的な考察や提言について述べる

    • 新たな課題について述べる

    • レポートの目的に対応させる形で結論を簡潔に述べる

    • ※ 個人の感想は書かなくて良い

1.5.4. 参考文献について#

  • レポートの末尾に以下のように参考文献を記載する

    • 書籍の場合：[1] 著者名，書籍のタイトル，出版社，出版年．

    • 論文の場合：[2] 著者名，論文のタイトル，雑誌名，巻，出版年．

    • Webサイトの場合：[3] 著者名，ページ名，Webサイト名，URL，アクセス日．

  • 本文で引用する際には，[1]，[2]，[3]のように番号を振る．

    • 例）アイスクリームの消費量と気温の間には正の相関があることが報告されている [1,2]．

    • 例）ジニ係数は，集団内のばらつきを表す指標である [3-5]．

1.5.5. 図・表について#

  • 図の下部に図番号，タイトル，図の簡単な説明を付ける．

    • 例）図1. テューキーの方式による箱ひげ図の例．

  • 表の上部に表番号，タイトル，表の簡単な説明を付ける．

    • 例）表1. 男女別の平均身長と標準偏差．

  • 図・表は中央揃えにする．

  • レポートに載せた図と表は本文でも詳細を説明する．

    • 例）図1は○○○についてまとめた図である．この図から△△△が分かる．

  • 図・表は本文中の対応する説明文と近い位置に配置する．

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