國學院大學 平成24年度SYLLABUS

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科目名 教員名
考古技術学2(2) 中村 大

開講詳細

開講キャンパス 開講時期 曜日 時限 開講学年 単位数
渋谷キャンパス 集中 サマーセッション サマーセッション 34 2

講義概要

授業のテーマ

考古学におけるデータベース構築と統計解析の利用:これからの研究に必要な技術の習得

授業の内容

考古学研究に役立つ実践的な授業を行う。分析手法に関する知識とソフトウェアの操作方法を修得することが最大の目的である。そのため、講義時間の大部分は実技指導とそれに必要な解説にあてる。本講義で主に使用するソフトはExcelと統計解析ソフトRである。操作の反復練習およびノート作成を通して、講義終了後も各自が継続的にこれらのソフトを使用し、研究に活用するための契機となることを目指す。Rはフリーソフトであり、学生所有のコンピュータにもインストールが可能である。本講義における統計解析ソフトでRを選択する理由もここにある。なお、講義計画は受講者の進捗度に応じ随時調整をする。

到達目標

【知識・理解】
・データベースや統計解析を使いこなすための知識を理解し、説明できる。
【思考・判断】
・考古学データを分析するときに、データの種類や構造、使用する解析方法などの諸設定を適切に選択することができる。
【関心・意欲】
・考古学における定量的分析を自分の研究にどのように活用するのかについて、自主的に取り組むことができる。
【技能・表現】
・統計解析ソフトウェアを使用し、樹形図やプロット図を作成することができる。

授業計画

第1回 考古学における定量的研究の事例紹介。日本考古学における統計的手法の利用について学史を解説するとともに、近年の注目される研究事例を解説する。
第2回 データベースの基礎知識(1)。従来の一覧表形式フォーマットによるデータ管理における問題点を理解し、データベース構築において必要不可欠な「正規化」の内容と方法を学ぶ。学生の保有率・使用率が高いExcelでデータベースが構築できる方法を学ぶことで、各自の研究への導入が容易になる。
第3回 データベースの基礎知識(2)。エンティティの抽出と正規化を行い、データを適切に分割し、整理していく作業を行う。
第4回 データベースの基礎知識(3)。リレーションシップの作成を行う。エクセルの関数を使いシート間の関連付けを行い、エクセルでリレーショナルデータベース(RDB)的なデータの保守管理ができることを学ぶ。
第5回 統計解析ソフトRを使う(1)。基本操作(パッケージのインストールや読み込み)、データの読み込み方法を習得する。それとともにコマンドライン入力に慣れる。Excelのデータベースを分析に適した形式に加工する方法も学ぶ。
第6回 統計解析ソフトRを使う(2)。クラスター分析を行う。分析の原理を学び、最も一般的に使われるユークリッド距離とウォード法による分析と樹形図(デンドログラム)の作成を行う。
第7回 統計解析ソフトRを使う(3)。クラスター分析のバリエーションや作図方法について学ぶ。質的データの分析に適したJaccard距離を用いたクラスター分析を行う。
第8回 統計解析ソフトRを使う(4)。対応分析を行う。分析の原理を学び、実際に分析と作図を行う。
第9回 統計解析ソフトRを使う(5)。分析結果の解釈など研究へのフィードバックについて学ぶ。
第10回 統計解析ソフトRを使う(6)。主成分分析を行う。分析の原理を学び、実際に分析と作図を行う。
第11回 統計解析ソフトRを使う(7)。分析結果の解釈など研究へのフィードバック、および多の分析との連携について学ぶ。
第12回 実戦練習(1)。練習用データを用い、データベースの整理から統計解析の実施、分析結果の解釈までを、自力で行う。あわせて各自のノートの作成を進める。
第13回 実戦練習(2)。作業の続きを行い、分析結果と解釈をまとめる。引き続き、各自のノートの作成を進める。
第14回 ノートの仕上げ。Wordファイルで提出する。

※履修している学生に対して事前に説明があった上で、変更される場合があります。

受講に関するアドバイス

パソコン教室にインストールされているソフトウェア(Word、Excel、R)を使用するため、授業時にはKEANの利用者IDとパスワードや教室の利用解説など必要な準備を整えて参加すること。

成績評価の方法・基準

評価方法 割合 評価基準
出席 50% 真摯な態度で授業に取り組むことができているか。欠席が1/3を超えると不合格とする。
ノート 50% 基礎的な知識、手順を理解しようと積極的に取り組んでいるか。提出しない場合は不合格とする。
注意事項 実習授業であるため、授業態度によっても加減を行う。欠席が2/3を超えるとR評価とする。

※履修している学生に対して事前に説明があった上で、変更される場合があります。

教科書・参考文献等

教科書

なし。配布資料を用意する。また、作業用データセットを授業時に配布する。

参考文献

書名 著者名 出版社 備考 K-aiser
Rによるデータサイエンス 金明哲 森北出版
Rで学ぶ データサイエンス2 多次元データ解析法 中村永友 共立出版
ゼロからのサイエンス 多変量解析 がわかった! 涌井良幸 日本実業出版社
入門はじめての多変量解析 石村貞夫・石村光次 郎 東京図書
楽々ERDレッスン 羽生章洋 翔泳社

参考文献コメント

データベース、多変量解析やRについてわかりやすく解説している文献を挙げている。受講前に目を通しておくと講義内容がより理解しやすくなる。各自の研究にデータベースや統計解析の導入を検討するならば購入をすすめる図書である。

参考になるウェブページ

特になし