シラバス
※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度


10942022-003 

△産業関係文献演習Ⅱ-3
Literature Review Seminar on Industrial Relations II-3
2単位/Unit  秋学期/Fall  今出川/Imadegawa  演習/Seminar

  梶谷 真也

<概要/Course Content Summary>

論文を執筆するには「自分の考えについて根拠を示しながら論理的に伝える」技術が求められます.『産業関係文献演習Ⅱ』では,『産業関係文献演習Ⅰ』で学んだデータ分析の方法を用いながら,基礎的な論文の作成を目指します.具体的には,テキストを輪読しながら教育目的で利用可能なマイクロデータを用いて仮説の妥当性をデータ分析の手法を用いて確認し,その結果を論文にまとめる場合の注意点を学びます.

<到達目標/Goals,Aims>

・パソコンによる情報収集やデータ分析などの情報処理能力の基礎を身に付ける. 
・社会を論理的かつ多様な視点から分析し,それを主体的に伝えるためのコミュニケーション能力の基礎を身につける.

<授業計画/Schedule>

(実施回/
Week)
(内容/
Contents)
(授業時間外の学習/
Assignments)
(実施回/ Week) 第1回  (内容/ Contents) 仮説と根拠(1):分析に使用するマイクロデータの調査票を眺める  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:調査票を確認する. 
事後学習:授業の内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第2回  (内容/ Contents) 仮説と根拠(2):仮説とその検証手法を考える  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:仮説を考える. 
事後学習:授業の内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第3回  (内容/ Contents) マイクロデータの分析にチャレンジする(1):マイクロデータで回帰分析する  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:テキストの第11章1~2節を読み,レジュメを作成する. 
事後学習:配布プリントの内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第4回  (内容/ Contents) マイクロデータの分析にチャレンジする(2):マイクロデータで回帰分析する  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:テキストの第11章3~4節を読み,レジュメを作成する. 
事後学習:配布プリントの内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第5回  (内容/ Contents) マイクロデータの分析にチャレンジする(3):マイクロデータで回帰分析する  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:テキストの第11章5節を読み,レジュメを作成する. 
事後学習:配布プリントの内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第6回  (内容/ Contents) データ分析(1):回帰分析の結果を報告する①  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:報告用のレジュメを作成する. 
事後学習:授業の内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第7回  (内容/ Contents) データ分析(2):回帰分析の結果を報告する②  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:報告用のレジュメを作成する. 
事後学習:授業の内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第8回  (内容/ Contents) データ分析(3):回帰分析の結果を報告する③  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:報告用のレジュメを作成する. 
事後学習:授業の内容を復習する. 
(実施回/ Week) 第9回  (内容/ Contents) 論文を書く(1):論文の構成を考える①  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文の構成を考える. 
事後学習:論文の構成を修正する. 
(実施回/ Week) 第10回  (内容/ Contents) 論文を書く(2):論文の構成を考える②  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文の構成を考える. 
事後学習:論文の構成を修正する. 
(実施回/ Week) 第11回  (内容/ Contents) 論文を書く(3):論文の構成を考える③  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文の構成を考える. 
事後学習:論文の構成を修正する. 
(実施回/ Week) 第12回  (内容/ Contents) 論文を書く(4):論文の中間報告①  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文のドラフトを作成する. 
事後学習:論文のドラフトを修正する. 
(実施回/ Week) 第13回  (内容/ Contents) 論文を書く(5):論文の中間報告②  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文のドラフトを作成する. 
事後学習:論文のドラフトを修正する. 
(実施回/ Week) 第14回  (内容/ Contents) 論文を書く(6):論文の中間報告③  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文のドラフトを作成する. 
事後学習:論文のドラフトを修正する. 
(実施回/ Week) 第15回  (内容/ Contents) これまでのまとめ  (授業時間外の学習/ Assignments) 事前準備:論文を作成する. 
事後学習:論文を修正する. 

※授業の進捗度合いに応じて,内容等を若干変更する場合があります.その場合は事前に連絡します. 
※授業の冒頭に「労働・雇用」関連の新聞記事を持ち寄り,ミニディスカッションをする予定です.

<成績評価基準/Evaluation Criteria>

平常点(出席,クラス参加,グループ作業の成果等)  30%   
クラスで発表など  40%   
提出物  30%   

出席及び授業への主体的・積極的な参加,課題内容を適切に理解した上で,自ら分析し,考えを記せているかを評価します.

<テキスト/Textbook>

畑農鋭矢・水落正明  『データ分析をマスターする12のレッスン』 (有斐閣、2017) ISBN:978-4-641-22103-1 

 

<備考/Remarks>

・テキストを使って授業をします.テキストは初回授業までに必ず入手してください. 
・統計分析には「Stata」を使用します. 
・授業は情報処理教室で行います. 
・「産業関係統計論(2)」を同時に履修することが望ましい. 
・5回以上欠席した場合は単位の付与をしません.どうしても欠席や遅刻する場合は,担当教員に事前に連絡してください.遅刻は0.5回の欠席としてカウントします.事前連絡のない無断欠席は2回の欠席,事前連絡のない無断遅刻は1回の欠席としてカウントします. 

 

お問合せは同志社大学 各学部・研究科事務室まで
 
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