KA216001 Survey　design

Hiroshima University Syllabus

Japanese

Academic Year 2024Year School/Graduate School School of Informatics and Data Science

Lecture Code KA216001 Subject Classification Specialized Education

Subject Name サーベイ・デザイン

Subject Name
（Katakana）サーベイ・デザイン

Subject Name in
English Survey　design

Instructor MUKAIDANI HIROAKI

Instructor
(Katakana) ムカイダニ　ヒロアキ

Campus Higashi-Senda Semester/Term 3rd-Year, First Semester, Intensive

Days, Periods, and Classrooms (Int) Inte

Lesson Style Lecture Lesson Style
(More Details) 　

講義中心

Credits 2.0 Class Hours/Week 　 Language of Instruction J : Japanese

Course Level 2 : Undergraduate Low-Intermediate

Course Area（Area） 24 : Social Sciences

Course Area（Discipline） 05 : Sociology

Eligible Students 2年次生

Keywords

Special Subject for Teacher Education 　 Special Subject 　

Class Status
within Educational
Program
(Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)
Criterion referenced
Evaluation
(Applicable only to targeted subjects for undergraduate students) Computer Science Program
（Abilities and Skills）
・A. Information infrastructure development technology, information processing technology, technology that analyzes data and creates new added value.

Data Science Program
（Abilities and Skills）
・D2. Ability to take charge of organizational strategy and planning based on statistical evidence by making full use of a wide range of knowledge and techniques in data science.

Intelligence Science Program
（Comprehensive Abilities）
・D3. Ability to grasp complexly intertwined social needs and issues from a bird's-eye view and solve issues with a multifaceted perspective and analytical ability based on a wide range of knowledge in intelligent science.

Class Objectives
/Class Outline 社会学・社会心理学的な研究を進めるにあたって、社会調査についての知識は必須である。この授業では、自分の関心を元に研究テーマを設定し，社会調査によって資料やデータを収集し，それを分析しうる形にまで整理していく具体的な方法に関して，ＮＰＯ法人で研究員として勤務経験のある教員が解説する。

Class Schedule 第1回　社会調査の目的と方法・研究テーマをどう組み立てるか
第2回　社会調査における問いの立て方
第3回　相関関係と因果関係
第4回　量的調査と質的調査
第5回　調査企画と仮説設定
第6回　調査票作成（１）
第7回　調査票作成（２）
第8回　調査票作成（３）
第9回　全数調査と標本調査、無作為抽出
第10回　標本サイズと標本誤差
第11回　調査の実施
第12回　エディティングとコーディング
第13回　データクリーニング
第14回　データ分析の考え方
第15回　講義のまとめ

Text/Reference
Books,etc. 教科書は特に指定しない。毎回こちらで授業資料を作成し配布する。
参考書：
野村康，2017，『社会科学の考え方』名古屋大学出版会
鈴木純子，216，『質問しデザインの技法』ナカニシヤ出版
篠原清夫ほか編，2010，『社会調査の基礎：社会調査士A・B・C・D科目対応』弘文堂

PC or AV used in
Class,etc. 　

(More Details)

Learning techniques to be incorporated 　

Suggestions on
Preparation and
Review 具体的な予習・復習についてはその都度指定します。全体としては、自分自身が関心のあることを何か定めて、「関心のあること」について何かしら調べるとしたらどのような方法が可能か、といった観点を絶やさず持つことを意識し、授業外でも関連する事柄への感度を高めておいてください。

Requirements なし。

Grading Method 毎回の講義での振り返り（35％）と、期末のレポート（65％）を元に評価する。レポート執筆の際にも，毎回の授業に際しても，現代社会における諸問題を具体例として取り上げる可能性が高いため，ニュース等を通じて社会情勢を把握できるようにしておいてもらいたい。

Practical Experience

Summary of Practical Experience and Class Contents based on it

Message

Other 実施日（オンライン）：
2024年9月24日（火）1～8時限
2024年9月25日（水）1～8時限
2024年9月26日（木）1～8時限
2024年9月27日（金）1～6時限

Please fill in the class improvement questionnaire which is carried out on all classes.
Instructors will reflect on your feedback and utilize the information for improving their teaching.

Academic Year	2024Year	School/Graduate School	School of Informatics and Data Science
Lecture Code	KA216001	Subject Classification	Specialized Education
Subject Name	サーベイ・デザイン
Subject Name （Katakana）	サーベイ・デザイン
Subject Name in English	Survey　design
Instructor	MUKAIDANI HIROAKI
Instructor (Katakana)	ムカイダニ　ヒロアキ
Campus	Higashi-Senda	Semester/Term	3rd-Year, First Semester, Intensive
Days, Periods, and Classrooms	(Int) Inte
Lesson Style	Lecture	Lesson Style (More Details)
講義中心
Credits	2.0	Class Hours/Week		Language of Instruction	J : Japanese
Course Level	2 : Undergraduate Low-Intermediate
Course Area（Area）	24 : Social Sciences
Course Area（Discipline）	05 : Sociology
Eligible Students	2年次生
Keywords
Special Subject for Teacher Education		Special Subject
Class Status within Educational Program (Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)
Criterion referenced Evaluation (Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)	Computer Science Program （Abilities and Skills）・A. Information infrastructure development technology, information processing technology, technology that analyzes data and creates new added value. Data Science Program （Abilities and Skills）・D2. Ability to take charge of organizational strategy and planning based on statistical evidence by making full use of a wide range of knowledge and techniques in data science. Intelligence Science Program （Comprehensive Abilities）・D3. Ability to grasp complexly intertwined social needs and issues from a bird's-eye view and solve issues with a multifaceted perspective and analytical ability based on a wide range of knowledge in intelligent science.
Class Objectives /Class Outline	社会学・社会心理学的な研究を進めるにあたって、社会調査についての知識は必須である。この授業では、自分の関心を元に研究テーマを設定し，社会調査によって資料やデータを収集し，それを分析しうる形にまで整理していく具体的な方法に関して，ＮＰＯ法人で研究員として勤務経験のある教員が解説する。
Class Schedule	第1回　社会調査の目的と方法・研究テーマをどう組み立てるか第2回　社会調査における問いの立て方第3回　相関関係と因果関係第4回　量的調査と質的調査第5回　調査企画と仮説設定第6回　調査票作成（１）第7回　調査票作成（２）第8回　調査票作成（３）第9回　全数調査と標本調査、無作為抽出第10回　標本サイズと標本誤差第11回　調査の実施第12回　エディティングとコーディング第13回　データクリーニング第14回　データ分析の考え方第15回　講義のまとめ
Text/Reference Books,etc.	教科書は特に指定しない。毎回こちらで授業資料を作成し配布する。参考書：野村康，2017，『社会科学の考え方』名古屋大学出版会鈴木純子，216，『質問しデザインの技法』ナカニシヤ出版篠原清夫ほか編，2010，『社会調査の基礎：社会調査士A・B・C・D科目対応』弘文堂
PC or AV used in Class,etc.
(More Details)
Learning techniques to be incorporated
Suggestions on Preparation and Review	具体的な予習・復習についてはその都度指定します。全体としては、自分自身が関心のあることを何か定めて、「関心のあること」について何かしら調べるとしたらどのような方法が可能か、といった観点を絶やさず持つことを意識し、授業外でも関連する事柄への感度を高めておいてください。
Requirements	なし。
Grading Method	毎回の講義での振り返り（35％）と、期末のレポート（65％）を元に評価する。レポート執筆の際にも，毎回の授業に際しても，現代社会における諸問題を具体例として取り上げる可能性が高いため，ニュース等を通じて社会情勢を把握できるようにしておいてもらいたい。
Practical Experience
Summary of Practical Experience and Class Contents based on it
Message
Other	実施日（オンライン）： 2024年9月24日（火）1～8時限 2024年9月25日（水）1～8時限 2024年9月26日（木）1～8時限 2024年9月27日（金）1～6時限
Please fill in the class improvement questionnaire which is carried out on all classes. Instructors will reflect on your feedback and utilize the information for improving their teaching.

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