社会学特講授業計画 2026

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太郎丸 博

文学部棟 L510, tell 0757532446

水 2 前期 第7講義室

1 コースの目標

  • 記述統計学の基礎と簡単なデータの収集・整理・分析・考察することができるようになる。
  • 因果推論の基礎を学ぶ

2 オフィス・アワー

水、金の 12:15～13:00。
時間がかかるかもしれない相談はあらかじめアポを取ること。

3 参考書と補助教材

3.1 教科書

  • 太郎丸 (2005) の 1, 2章
  • 太郎丸 博, 2013, 『D科目用資料と練習問題』未発表原稿

いずれも KULMS のこの授業のコースサイトのリソースにファイルあり。

3.2 参考書

Wonnacott and Wonnacott (1969);高橋 (2022);林 (2024)

以下のサイトにいろいろ紹介してあるので参照。

4 評価

  • レポート 80%, 平常点 20%
  • 実質的受講人数によって、配点や評価法を変更することもあり。

AI の利用

  1. AI に文章を作らせ、それを断りなくレポートや宿題に使うのは、剽窃と同じとみなされる（つまり、不可）。
  2. 研究の過程で、AIを使用（翻訳させたり、要約させたり、グラフを作らせたり、計算させたり、先行研究をまとめさせたり、アイディアを提案させたり）してもよいが、それらの結果をレポートや宿題に盛り込む場合、文献等を引用／参照する場合と同じように行う。すなわち、どこからどこまでが AI によって作られた図表、文、等で、どの AI をどのように使って作ったのか（AIの名称、ヴァージョン、プロンプトなど）を明記する。
  3. ただし、AI は入力された情報を記録・学習する場合があるので、そのような AI には個人情報のような一般公開できない情報を入力してはいけない。また、AI の回答にはハルシネーション（虚偽情報）が含まれる場合があるので、論拠としては非常に弱い場合があることも注意せよ。

Gemini, NotebookLM に授業の課題をやらせてみた

  • Gemini 3 思考モードに相関係数を計算させたら間違えた。
  • NotebookLM の場合、データのファイルをアップロードしたら正解したが、データのあるサイトを指定したら間違えた。
  • 結論。まだ Gemini を使って課題の答え合わせをするのはやめたほうがよい。
  • 関数の書き方などは高い確率で正しい気がするので、使ってみたらよいと思う。

5 授業の進め方

講義形式で行う。以下は各回の予定。ただし授業の進み具合によって適宜修正する。

4/8 オリエンテーション／導入
4/15 データの種類
4/22 記述統計
4/29 昭和の日（休校）
5/6 ジニ係数
5/13 比率の区間推定
5/20 離散変数間の関連
5/27 相関と因果・疑似相関
6/3 自然実験
6/10 第三変数の統制
6/17 マッチング
6/24 不連続回帰
7/1 差の差
7/8 予備日
7/15 予備日
7/22 試験／フィードバック期間
7/29 〃

コメンテーターを毎回数人指定する。単位の必要な人は１回以上コメントすること。

6 受講に必要な知識・スキル

  1. 日本語。
  2. 四則演算と平方根の知識。
  3. Google Spreadsheet の基礎知識：表計算ソフトをほとんど使ったことない人は “google spreadsheet 入門” でググるとYouTubeの解説動画や参考書など多数あるので、今日中に２，３チェックせよ。=VLOOKUP() 関数とか、この授業では使わない機能の解説もあるので、難しい解説は飛ばしてよい
  4. 京大のアカウントで Google spreadsheet を使えるように。

References

Wonnacott, Thomas H., and Ronald J. Wonnacott. 1969. Introductory Statistics. New York: John Wiley; Sons（国府田恒夫ほか訳, 1978, 『統計学序説』培風館）.
太郎丸博. 2005. 『人文・社会科学のためのカテゴリカル・データ解析入門』. ナカニシヤ出版.
林岳彦. 2024. 『はじめての統計的因果推論』. 東京: 岩波書店.
高橋将宜. 2022. 『統計的因果推論の理論と実装: 潜在的結果変数と欠測データ』. 共立出版.