| 回 | 内容 |
| 第1回 | ガイダンスおよび統計の基礎知識（データサイエンスⅠの復習）
予備知識として基本的統計量など記述統計について解説する。 |
| 第2回 | 母集団と標本と抽出法
考察対象としての母集団と考察の手がかりとするための標本という関係を理解し、正しく抽出するための考え方を学ぶ。 |
| 第3回 | 正規分布と確率
量的データの最も基本的な分布である正規分布の構造を理解し、累積確率を求めるためのExcelの関数の使い方を学ぶ。 |
| 第4回 | 様々な分布
正規分布についで代表的な分布である二項分布、ポアソン分布及び統計量としてｔ分布、F分布、カイ二乗分布などについて学ぶ。 |
| 第5回 | 量的変数の推定（σ既知の場合）
母平均の推定（点推定・区間推定）をσ既知の場合について学ぶ。 |
| 第6回 | 量的変数の検定（σ既知の場合）
母平均の検定をσ既知の場合について学び、統計的推測において重要な検定の考え方を理解する。 |
| 第7回 | 量的変数の検定と推定（σ未知の場合）
σ未知の場合についての考え方を学び、検定のあと、引き続き推定を行う。 |
| 第8回 | 危険率
検定における危険率及び2種類の過誤について学ぶ。両側検定と片側検定の違いを理解する。 |
| 第9回 | 2つの母集団の間の差の検定(1)
実際の場で用いられることの多い差の検定について学ぶ。その後推定も行う。２つの母集団が対になる場合についても学ぶ。 |
| 第10回 | 2つの母集団の間の差の検定(2)
自分たちでとったデータについてExcelを用いて差の検定・推定を行う。データを採取するところから考察までの流れを体験してポイントを学ぶ。 |
| 第11回 | 分散分析（一元配置と二元配置）
3つ以上の母集団の間の検定として分散分析を学び、実際にデータをとって分析してみる。また３つ以上の因子を扱う実験について直交表L８の使い方を学ぶ。 |
| 第12回 | 質的変数の検定と推定
質的変数の分析に用いられる比率についての検定を学び、特に重要な比率の差の検定の使い方を学ぶ。 |
| 第13回 | 相関分析と回帰分析
2変数間における関係の型、相関係数、偏相関係数を学び散布図の演習をおこなう。また2因子の関係を式で表現し因果関係の構造を把握するとともに、回帰分析のポイントを例題から学ぶ。 |
| 第14回 | レポート解説
データ収集の1手法としてインタビュー調査を体験し、得られた情報を年表作成という形で整理することを学ぶ。
これまでの復習をおこなって今後の学習につなげる。 |