一橋大学 経済学部 #経済学のための実践的データ分析 13. 最終レポートの報告 + おわりに

1. 経済学のための実践的データ分析
13.最終レポート+おわりに
1405教室
経済学研究科
原泰史
yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp

2. 確認事項
• 電源タップは足りているでしょうか？

3. 今日の内容
(105分)
1. 成績評価の方法
2: 最終レポート
3. おわりに

4. はじめに.
成績評価の方法

5. 成績評価(1)
• 平常レポート (40パーセント; 必須)
• 講義計画に示したように、複数の回で学生にはレポートを課します。
レポートは Word/PowerPoint形式のメールあるいは, github 経由で
の提出が求められます(どの方法を採用するかは、初回の講義で決定し
ます)。
• レポートには、(A.) 利用したデータセットとその内容, (B.) 分析の問
い, (C.) 分析手法, (D.) 分析結果 を明記する必要があります。ページ
数や文字数は問いませんが, これらの内容が含まれており, 講義中にア
ナウンスする評価手法を満たす場合, 高い得点を得ることが出来ます。
• 平常点 (10パーセント)
• 本講義は実習が多く含まれており, また取り扱うデータセットや内容も
多彩です。そのため、受講者同士が協力する必要があります。こうし
た受講者の態度を評価するために、平常点を設けます。

6. 成績評価(2)
• 最終レポート (40パーセント; 必須)
• 講義の最終回では最終レポートの報告会を行います。受講者は3名から4名か
ら構成されるグループで、最終レポートの報告を行う必要があります(人数は
受講者の人数により変更される可能性があります)。最終レポートでは、プレ
ゼンテーションの方法を学生は自由に選ぶことが出来ます。PowerPoint 以
外にも、Prezi などのアクティブプレゼンテーションツールや、他のプレゼ
ンテーション手法を用いることが出来ます(プレゼンテーションツールについ
ては、必要であれば講義内で説明する機会を設けます)。最終レポートでは、
以下の点について評価を行います。
(A.) グループ内の役割分担
(B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか
(C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか
(D.) プレゼンテーションのユニークさ
(E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか
• 最終レポートの360°グループ評価 (10パーセント)
• 3. の最終レポートについて、グループの自己評価および他のグループからの
評価を行います。3. で挙げた評価ポイントに基づき、グループメンバーおよ
び他のグループは評価を行います。

7. 不受験採点基準
引用: 一橋大学授業ハンドブック

8. 最高成績基準
引用: 一橋大学授業ハンドブック

9. 成績評価
• 平常レポート
• レポート1; max 15
• レポート2; max 5
• レポート3; max 20
• 最終レポート
• 40点
• 最終レポートの360°評価
• 10点
• 投票システムから集計したデータを按分します

10. 2. 最終レポート

11. 質疑応答の内容
• どのように研究を発展できる可能性があるか
• データの取得方法や分析方法の妥当性
• どのような含意が得られるのか
• 単純に、気になったこと, 知りたいこと

12. 最終レポー
トのタイム
スケジュー
ル
13:15 –
13:20
最初に
13:20 –
13:30
グループA
13:20-13:30
13:30-13:35
13:35 –
13:45
グループB
13:35-13:45
13:45-13:50
13:50 –
14:00
グループC
13:50-14:00
14:00-14:05
14:05 –
14:15
グループD
14:05-14:15
14:15-14:20
14:20 –
14:30
グループE
14:20-14:30
14:30-14:35
14:35 –
14:45
グループF
14:35-14:45
14:45-14:50
14:50 –
15:00
最後に

13. 最終レポート時の評価は manaba/respon
経由で行います

14. 最終レポートの360°評価
• Respon でプレゼン後に投票を行ってください
• 0 から10点までで採点が出来るので, レポートにたいして評価
を行ってください
• 自分たちのプレゼンにも点数をつけてください

15. 必要あらば respon アプリをダウンロード
しておいてください
• https://respon.jp/

16. おわりに (時間があれば)

17. この講義の
メッセージ
経済学を学ぶと, データが解釈できる
いろいろな解析ツールやデータセット、分析手法があるけれど, それは時代
によって流行りは変わっていく (今は python や R が主流だけど, たぶんそ
れはどんどん変わっていく)
で、2020年代は無償で、オープンにデータをやりとりすることで分析する
ことが主流になる、はず。(なのでOSS なR や Python を使えるのは便利)
ひとつの手法を主体的に学べば, 時代やコンピューティ
ングパワーが変わっても、対応することは出来る
なので、まずは卒論をがんばりましょう。

18. Pascal Fortran
C
Stata
SPSS

19. 講師の場合
• ニューラルネットワークの研究が高専の卒
業論文でした
• 高専の16歳から20歳で学んだことで, 今ご
飯を食べられている気がします
• 一橋で学んだことで, 60歳くらいからご飯
が食べられる気がしています (予定)

20. 最後に
講義を受講して頂き、
本当にありがとうございました
夏学期は38番教室で開講予定です。 データ分析関係でお問い合わせあれば,
Twitter and/or Linked In までお問い
合わせを
Twitter : https://twitter.com/harayasushi
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21. THANKS
yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp