本ゼミの卒論では、データの分析を必須にしています。データは調査や実験などで自分で集めるか、調査機関や企業など他者が収集したものを使用する必要があります。
このページではデータへのリンクや分析のチュートリアルを置くことにします。ゼミ生は適宜参照してください。今後拡充していきます。
フレッシュマンゼミナールでは1年の前期は、自己紹介や学校施設見学といった学校生活の基礎から、スライドを作って報告する作業と学期末のレポート作成のための基本的なスキル修得を目指します。
後期では、Google Formを用いたアンケート調査の作成方法を学び、平均や相関係数といった初歩的な統計処理やデータのスプレッドシートによる可視化の基本スキルを習得します。
1年次に習得すべきスキルのキーワード
・Text editor(Word, Document...), Spread sheet (Excel, Calc,...), Slide (PowerPoint, ...)
・母集団、標本、調査票、横断面データ、時系列データ、プールドデータ、パネルデータ
・代表値(平均値、中央値、最頻値、四分位値)、ヒストグラム、分散、標準偏差、相関係数、散布図、
基礎ゼミナールでは、1年次にドキュメント作成、スプレッドシート作成、スライド作成に関する基本的な技術を習得していることを前提として大学での調査研究に必要なスキルを習得します。
基礎ゼミナール前期では、Google Colaboratoryを用いてデータの可視化と簡単な回帰分析の手法について学習します。
基礎ゼミナール後期では、輪読報告を行い文献調査と報告の仕方を習得します。
2年次に習得すべきスキルのキーワード
・Pythonの各ライブラリ(pandas, numpy, stat.models, matplotlib, scipy)
・回帰分析(手法): 定数項、変数変換、散布図へのあてはめ
・回帰分析(結果の見方): 係数(Coefficient), 予測値(fitted values), 残差(Residuals), t値, 標準誤差
専門ゼミナール前期では、先行研究となる学術論文の報告を行い、同時にGoogle Colaboratoryを用いてダミー変数や同時方程式の推定など応用的な回帰分析手法について習得します。
専門ゼミナール後期では、経済実験や先行研究の追試と輪読報告を通して研究手法を学習します。また、この時期から就職活動が本格化するためキャリアセンターと連携して就職活動のサポートをしていきます。
3年次に習得すべきスキルのキーワード
・重回帰分析の各スキル：(Dummy variables, Control variables, F-test, ...)
・非線形回帰、カウントデータ、政策評価などの応用的な技術
専門ゼミナール前期では、卒論の内容をプレゼンできるよう指導してきます。また、例年本学部の学生の6割は9月までに内定をもらえていませんので就職活動のサポートをしていきます。
専門ゼミナール後期では、卒論を制作し報告会を開催します。大学4年間の学びの集大成として卒論を完成させられるよう指導します。
e-stat：政府統計の統合案内サイト
データカタログサイト：政府統計等のオープンデータへのリンクがある
リンクオープンデータ：オープンデータ活用支援プラットフォームです
一部のデータは学部学生でも利用可能です。基本的にはゼミ教員に連絡してから利用申請をしてください。
東京大学社会科学研究所データアーカイブ：利用申請をすると卒論でも一部のデータは利用ができます
立教大学・社会調査データアーカイブ RUDA：全国調査だけでなく、地域調査のデータが充実
一橋大学経済研究所 社会科学統計情報研究センター：ミクロデータの一部が利用可能
OECD：経済協力開発機構
Kaggle：様々なデータ分析事例が豊富です。スポーツのデータ分析などの参考になるものも。
IPCSR：データの共同利用のための国際コンソーシアムです。様々な調査データがあります。
CESSDA：ヨーロッパの社会科学調査データの共同利用コンソーシアムです。
Google Dataset Search：Googleの提供するデータセットの検索エンジンです。
World Bank microdata library：世界銀行が収集したマイクロデータのライブラリです。登録が必要(無料)です。