Fall 2016 course4 -Quantitative Analysis-

さて、今回は秋学期の最後の授業の紹介です！
This post is about my fall courses (last one), Quantitative Analysis.

1. シラバスより

直訳すると量的分析というのでしょうか、統計的なデータの解析方法について学んでいます。シラバスより、授業の内容はこちら↓

Here are the contents cited from the Syllabus.
・Sampling and Exploratory Data Analysis
・Density curves, Normal density, and Introduction to Probability
・Probability and Random Variables
・Sampling Distribution and Statistical Inference
・Hypothesis Testing
・The t-distribution and Comparing Two Population Means
・Ordinary Least Squares Regressions
・Statistical Inference in Regressions
・More Topics Related to OLS
・Analysis of Variation and Other Regression Topics
・Sampling Distribution and Inference for Proportions
・Comparison of Two Population Proportions

2. 履修内容

英語で書くと難しそうに感じますが笑、大きく分けて①検定と②回帰分析の２種類を学びました。
By and large we studied how to engage in statistical inference and regressions.

前者では、リサーチデザインの基本（Control GroupとTreatment Groupの抽出、Randomization等）、サンプルの平均値と標準偏差から人口全体の平均値の信頼区域を算出したり、２つの集団の平均値の相違が統計学的に重要であるか等を学習。
後者では、xを変動させた時のyの値の変化をより正確に捉える上での手法（多変数分析や相互作用等）を学びました。

AbouT the former, the basics of research design (Control Group and Treatment Group, Randomization etc), calcutating the Confidence Intervals for population mean from sample mean and standard deviation, testing the difference in the means of two sample groups is statistically significant.
About the latter, how to capture the variations in the response variable (y) by including relevant explanatory varibales (x), including multivariant and interaction term.

負担ですが、毎週課題が出されるものの、集中してやれば２～３時間で終わる分量なのでそこまで重くはなかったです。
内容的にはと言えば、シラバスの前半は比較的簡単に感じましたが、後半の学習スピードは中々速く感じました、、

This course is not that demanding, for the problems sets in every week can be solved in two or three hours.
On the other hand, the latter half of the contents are explained kind of rapidly so sometimes I couldn't fully catch up, although the former half is easy.

3. 統計の学習は役に立つか？

今、冬休みに入ったので、興味のある教育関係の論文を暇なときに読んだりしているのですが、こちらの文献はとにかくRegressionを使うものが多いです。
この科目を履修する前はよく分からず読んでいたのですが、学習後はかなりすらっと頭に入るようになり、そういった意味でかなり有意義な科目だったのではと感じています。（専門用語が多いんですよね・・・）

Now I'm reading some journals and papers related to education policies, and I found that most of them are using regression analysis.
Before taking this course I could hardly understand, but now it became relatively easier to understand, which I think is the benefits I received from this course. (yes, there are so many technical terms that need to be explained....)

エビデンスに基づく教育政策、という話がよく言われますが、それを実践するためにはまず何がエビデンスかを見極める分析力が必要だと思っていて、その意味ではその目を養う良い経験でした。
Now evidence-based education policies are said to be significant, but in order to implement them we should have the ability to analyze what is "evidence" and what is not. With this respect, I now develop a new perspective of quantitative analysis.

冬休みは余裕があるので最近読んでいる記事の紹介も載せたいと思います。乞うご期待ください！
In coming posts, I'll introduce some articles of my interest etc. so please look forward!!