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科目名 Data Analysis for Policy Making （政策データ分析法） 
担当教員 Yugami, Kazufumi （勇上　和史）
授業の目的、または到達目標 To learn statistical method for data analysis, requisite for grasp of political issue and for Policy making
政策課題の把握と政策立案に際して必要となる、政策データの解析手法を習得することを目的とする。
授業の概要 （1）統計手法の習得（データの記述方法、統計的推定、因果関係）。（2）政策データを用いた具体的な応用例の学習（所得格差、教育、マイノリティ、ジェンダー）。（3）各自の関心テーマに沿ったレポートの発表と議論
(1)To learn statistical methods (data description, statistical inference and causal study). (2)To study concrete analysis using policy data (income inequality, education, minority, gender). (3)To present and discuss a paper along each student’s interest.
授業の形態 Lecture, presentation, report
講義、受講生の報告とディスカッション
時間割   概要 宿題(予習・復習等)
1
  • Characteristics of Survey Data　調査データの特徴
  • Reading　資料を読む
2
  • Research Process　研究のプロセス
  • Reading　資料を読む
3
  • Descriptive Statistics (1)　調査データの記述（1）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
4
  • Descriptive Statistics (2)　調査データの記述（2）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
5
  • Statistical Inference (1)　統計的推定（1）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
6
  • Statistical Inference (2)　統計的推定（2）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
7
  • Linear Regression and Correlation　因果関係の分析（1）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
8
  • Multiple Regression and Correlation　因果関係の分析（2）
  • Reading, Exercise　資料を読む、練習問題
9
  • Example (1) Income Inequality　政策課題の分析例（1）所得格差
  • Reading　資料を読む
10
  • Example (2) Education　政策課題の分析例（2）教育
  • Reading　資料を読む
11
  • Example (3) Immigrant and Minority　政策課題の分析例（3）移民・マイノリティ
  • Reading　資料を読む
12
  • Example (4) Gender　政策課題の分析例（4）ジェンダー
  • Reading　資料を読む
13
  • Presentation of the report　レポート発表
  • Presentation　発表準備
14
  • Presentation of the report　レポート発表
  • Presentation　発表準備
15
  • Presentation of the report　レポート発表
  • Presentation　発表準備
準備学習 To read distributed materials in advance, do the exercise, prepare presentation and write a paper
事前の配付資料を読むこと。練習問題、レポートの発表と執筆
教科書 N. A.
なし
参考文献 Agresti, A. and B. Finlay, Statistical Methods for the Social Sciences, 3rd ed.,
Prentice-Hall, Inc. 1997.
Iwata, N. and T. Yasuda, Chosa Deta Bunseki no Kiso (Basics of Survey Data Analysis), Yuhikaku, 2007.　（岩井紀子・保田時男『調査データ分析の基礎』、有斐閣、2007。）
成績評価方法・基準 40% - Presentation, 60% - Report
レポート発表（40%）、レポート提出（60%）

時間割

担当教員 開講学期 開講曜日 開講時限 履修クラス 単位数
勇上　和史 秋学期 2