パワポ 参考 文献。 「参考文献,パワーポイント」に関するQ＆A

Wikipediaを参考文献にして良いかどうか問題

引用文の書き方 （本文） 木下 （1）によれば、「一つ一つの引用についてその出所を明記することはレポート作成者の義務である」と述べている。 （参考文献リスト） 参考文献 （1）木下是雄『レポートの組み立て方』（1994）筑摩書房，p. 242 文中の引用部分は「」でくくり、一字一句間違えないように注意します。 また、引用した文献の著者の名前に上付き文字で、参考文献のリストの番号を付けます。 「木下 （1）」という部分です。 この書き方以外にも、「木下（1994）」という風に、「著者名（発行年）」という書き方でもOKです。 引用した文献はレポートの最後に「参考文献リスト」としてまとめて記述します。 詳しい参考文献リストの書き方は次の章で後述します。 上の例は引用文が短いため特に気にする必要がなかったのですが、引用文が長くなってしまう場合は、以下のようにインデントを使って記述するとスッキリして見やすくなります。 引用文の書き方 （本文） 木下 （1）はレポートの引用について以下のように述べている。 複数の著者による文献を引用するときには、本文中では、初出のときにはなるたけ全著者の姓をならべるが、2回目以降は「田中ら」のように書くのが通例である。 （参考文献リスト） 参考文献 （1）木下是雄『レポートの組み立て方』（1994）筑摩書房，p. 242 大切なのは、「自分の主張を示す文」と「引用文」の区別がはっきりしていること。 両者を混同して自分の意見であるかのように引用文を記述するのは禁物です。 レポートでの参考文献リストの書き方 参考文献リストの書き方にはフォーマットがあります（ただし前述したように、細かな規則は講義を担当する教員によって異なることがある）。 これはレポートを書く際の約束事の一つです。 フォーマットは、忘れてしまったとしても毎回参照すれば良いだけなので、必ずしも暗記しなければならないものではありませんが、忘れては確認して…を繰り返すのが億劫な人は、この際覚えてしまった方が良いかもしれません。 具体的には次のように書きます。 著者名 本を書いた人の名前 編集者の名前を書く場合もある 書名 本のタイトル 副題まで書く 発行年 本が発行された年 「第〇刷」の年ではなく、「第〇版」の年を書く 出版社 その本を刊行した出版社や発行者 掲載ページ 引用した箇所が記載されているページ 単数ページ：「p. 3」と書く 複数ページ：「pp. 46-50」と書く 以上のようにして参考文献リストを書けばOKです。 参考文献が多数存在する場合は、著者名の五十音にするなど、何らかの規則に従って並べ替えをしてリストの番号をつけるようにしましょう。 ウェブサイトの引用 ウェブサイトの情報は執筆者が不明である場合が多いため、その記事の 信頼性（どれだけ事実に対して忠実に記述しているか）や 権威性（社会的にどれだけ権威のある人が執筆をしているか）が保証されていません。 なので、教員によってはウェブサイトからの引用を禁止している方もいます。 ですが、有用な情報を提供しているウェブサイトが存在するのも事実で、ウェブサイトからの引用をする場合もなきにしもあらずなので、その際の参考文献リストの書き方を紹介しておきます。 参考文献リストの書き方 著者名『記事のタイトル』URL（閲覧日） 著者名はわからないことが多いため、ウェブサイトやメディアを運営している会社や団体名を書いておくのが無難です。 記事のタイトルやURLはブラウザのタブやアドレスバーに表示されているので、そこから確認することができます。 ウェブサイトを参考文献として使用する際に忘れてはならないのが 閲覧日です。 ウェブサイトは紙媒体の本や雑誌と違って永久的に存在する保証がないので、「自分がこの日時に閲覧したときには存在した」ということを証明する必要があります。 なので、閲覧日を書かないとレポートの受け取りを拒否される場合もあるので、しっかり記述するようにしましょう。 今回の記事は、この本の内容を参照して執筆しました。 まとめ 今回は正しい引用の書き方、参考文献の書き方を解説しました。 また、これら以外にもレポートや論文を書く際にはある程度決まった 型というものが存在します。 担当教員が親切ならば、一からレポートの書き方を教えてくれると思いますが、「自力で調べて勉強するのがあたりまえです」というスタンスの方が多いのも事実。 できるだけ早く型を覚えてそれに慣れておいた方が、レポートの執筆作業がスムーズに進みます。 レポートを書きながらでいいので、少しずつ「正しいレポートの書き方」を身に付けるようにしていきましょう。

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引用・参考文献・参考URLの正しい書き方：プレゼン資料の「参考文献リスト」作成時の注意点とは？

仕事をしていると、企画や提案のプレゼン資料を作成する機会があるかと思います。 しかし、いざ準備を始めてみると、 「プレゼンに慣れていないから案が思いつかない…」 「資料の構成・配色はこれで大丈夫かな？」 「私ってやっぱりセンスがないのかな…」 と 不安を抱くこともあるはず。 プレゼンでは、 構成やレイアウト、デザインや話し方など様々な要因が関わってきます。 ところが、企画書作成に使用するのがパワーポイントでもKeynoteでも、 基本さえ押さえていれば、センスに関わらず必ず良い資料が出来上がります。 そこでこの記事では、企画書・プレゼン資料を作成する上で欠かせないコツがつまった7つのスライドをご紹介いたします。 ｜プレゼンの基本！• ｜プレゼンでやってはいけないこと• ｜配色について悩んでいる人• ｜データの適切な見せ方• ｜文字の大きさやフォントなどの設定• ｜プレゼン小ネタ集• スライドの中では、フォントの種類や文字の装飾の多用などを避け、 「本当に伝えたいことを伝えられるようにするシンプルなデザイン」を強調しています。 「シンプルであること」を目指しているので、難しい操作も必要なく、「良いデザインは、そもそもセンスがないと作れない」と諦めている人におすすめのスライドです。 しょぼいプレゼンをパワポのせいにするな! 前半でデザインや構成などの技術面を解説したのち、後半では「準備不足」というメンタル面の解説もします。 あなたが「プレゼン資料や企画書のデザインも確かに頑張りたいけど、いまいち気合いが入らない…」という悩みを持っている際には、必読のスライドです。 「そもそも色とは何か」という説明から始まり、色を構成する色相、彩度、明度を解説したのち、 センスではなく理論的に「どうやって色を組み合わせればよいのか」という具体的な方法論を紹介しています。 デザイナーさんの視点から分かりやすく「色」について解説されており、普段の業務で「色」を詳しく取り扱わない人にとっては、目から鱗な情報ばかりです。 「センスじゃなくて理論」でプレゼン資料のデザインを考えたい人におすすめのスライドです。 日頃私たちがよく見かけるグラフの例を挙げ、「この数字の見せ方は怪しですよね…」と問いかけてくるような内容です。 数値を「効果的に」魅せる一方、失われる信頼性とのバランスを考えさせられます。 それと同時に、 相手をプレゼンで納得させる上で、「数値の魅せ方」がいかに重要かが分かります。 その「具体的な作成技術」というのも、文字の大きさやフォント、改行・配置・色・強調に到るまで、 筆者が思う「ベストな設定」を紹介しています。 このスライド自体もとてもよく構成されているので、このスライドを基に自分のプレゼン資料を作ってみても良いかもしれません。 プレゼン資料・企画書作成において、「まずはマネから入りたい」という人におすすめです。 文字の背景を半透明にしたり、iPadを写真立てのように使用したり、 ちょっとしたデザインでスライド映えするようなテクニックが10個載っています。 「スライドにワンポイント、アクセントを加えたい」という方はぜひ参考にしてみてください。 これまで紹介したスライドより、やや応用的な内容になるので 「自分流のプレゼンテーションスタイルを確立したい」 という方におすすめです。 【番外編】プレゼン資料・企画書作成の参考になる英語のスライド 英語圏のスライドは、日本で行われるプレゼンのスライドより、視覚的に訴えるものが多いといわれます。 ここでは、「英語圏で人気のあるプレゼン資料作成スライド」をご紹介いたします。 すべて英語での説明になりますが、視覚的な情報も多いので、英語が読めない方もぜひ覗いてみてください。 途中にジョークを交えた、みていて楽しいスライドです。 スライドの最後には、このスライドのポイントが全て盛り込まれている、 パブリックスピーキング世界大会チャンピオンであるDananjaya Hettiarachchiさんの動画のリンクが紹介されています。 併せて、参考にしてみてください。 スライドが全83ページとやや長いですが、その分とてもボリュームのある内容なので、とても勉強になります。 作者が修辞の項目で紹介する、アリストテレスの「修辞法の三角形 rhetorical triangle 」が表す、信頼・共感・理論を多分に感じ取ることができるスライドです。 プレゼン資料を行う上で、 「やってはいけないこと」を説明してから「やるべきこと」を説明しており、とても分かりやすい内容になっています。 また、スライド自体も視覚情報で伝えることを意識しているので、英語がわからない人でも、大方の内容は掴めるのではないでしょうか？ 伝わりやすいプレゼン資料の7つの特徴・コツ ところで、伝わりやすいプレゼン資料とは一体どんなものなのでしょうか？ 「聴衆に伝わりやすいプレゼン資料」には共通の特徴があり、そのポイントをしっかりと押さえておけば、伝わりにくかったプレゼン資料でも改善することができます。 伝わりやすいプレゼン資料のポイントは、以下の3つです。 問題提起• 解決方法の提案• 具体的な方法論• ベネフィット• 結論 上記の流れに沿ったプレゼン資料になっているかどうかを確認して、伝わりやすいプレゼン資料作りに取り組んでみてください。 プレゼン資料を作る際は、まずは構成から考えて作り込んで行くことが何よりも大切です。 また、話す内容は1分程度が好ましいです。 スライドの内容によっては話す時間が1分では収まらないこともありますが、それでも伝えることは1つのスライドに対して1つに絞っておきましょう。 逆に、1つのスライドでいくつも伝えたいことを取り入れてしまうと、「結局何を言いたいのか」が分かりにくくなってしまいますので、注意が必要です。 会社の企画書であれば話は別ですが、プレゼン資料の場合は、当日話し手が解説しながら見るものなので、 極力一目でみて内容が伝わりやすいように箇条書きにしておくと良いです。 また、中にはプレゼン資料の枚数が多くなってしまう方もいますが、枚数に関しても極力伝えたい要点に絞ってそれほど多くならないようにすることも大事ですね。 内容が良いプレゼン資料でも、文字が小さすぎて読みにくいと、聴く側は内容が入ってきません。 そうならないように、出来るだけ文字を大きめにして、読みやすいフォントを使い、聴いている側に伝わりやすいプレゼン資料を作るように心がけましょう。 上下左右が合っていないと、 見ている側の頭が脳の中で自動で補正しようとするので、認知的負荷が多くかかってしまいます。 見やすいプレゼン資料を作るためにも、こういった繊細な工夫が必要です。 CTPTとは C ＝ Concept コンセプト T ＝ Target ターゲット P ＝ Process プロセス T ＝ Tools ツール の頭文字を取った略語になります。 CTPTがしっかり定まっていないと、 「誰に」「何を」伝えたいプレゼン資料なのか、聴いている側に伝わりにくくなるので、注意が必要です。 そうすることで、聴いている側の信頼性を獲得することに繋がりますし、あなたのプレゼン資料の説得力も増します。 また、外部からデータや意見を引用する場合は、その元となるソースをしっかりと明記して、信ぴょう性を損なわないようにして下さい。 引用する場合は、 国や自治体、金融銀行、市場調査会社などが行った権威のある調査資料がおすすめです。 伝わりにくいプレゼン資料の3つの特徴・注意点 逆に伝わりにくいプレゼン資料の特徴・注意点としては、以下のような項目が挙げられます。 主題が見えにくく何を伝えたいのかが分からない• 結論と論理的な説明がリンクしていない• 内容の根拠が薄く説得力が感じられない こちらもそれぞれ分かりやすく、以下に解説していますので見ていきましょう。 プレゼン資料を作る前に主題がはっきりとしてないと、そのようなことになりかねません。 まずは、あなたが一番伝えたいことを書き出してみるべきです。 また、 何を伝えたい資料なのか一目で分かるプレゼン資料を作ることがここでは、大切になってきます。 論理的な説明をすることはとても大事なことですが、それがしっかりと結論に結びついているのかを伝えることも大切なことです。 あなたが理解できていても、聴いている側に理解してもらえなければ意味がないので、出来るだけ分かりやすく解説し、説明と主張を論理的に結論に結びつけたプレゼン資料を作りましょう。 説得力を上げるためにも、具体的な数字をしっかりと取り入れ、プレゼン資料を作ることが大切です。 また、実際に外部の参考となるデータなどを取り上げていても、それらのデータに信ぴょう性がなかったりしては意味がありませんので注意して下さいね。 プレゼン資料・企画書作成の参考になる5つの記事 最後に、補足として資料作りに役立つ情報がまとまっている記事を紹介します。 読むだけで考え方が大きく変わる記事ばかりなので、資料作りの参考にしてみてください。 プレゼン資料を作成していると、その内容に見合った「画像」を探す機会が多くなると思います。 しかし、「商用利用はNG」「クレジット表記をする場合はOK」など、使用条件が複雑な場合が多くあります。 この記事では、各画像・写真素材サイトを 「商用利用」「クレジット表記」「改変」に焦点を当て紹介しています。 最後に: パワポやKeynoteでプレゼン資料を作ってどんどん発表しよう！ プレゼン資料・企画書に関して、様々な角度から解説しているスライドを取り上げました。 これらのヒントを参考に、あなたのプレゼン資料・企画書をより良いものにしていきましょう。

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【大学生必見！】レポートの正しい引用と参考文献の書き方(サンプル付き)

・回答者 No. 1 ～ No. 3 さんと同じく『指数表記』の『Ｅxponent』ですよ。 0E-1 1. 0E-2 1. 0E-3 1. ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるための指数表記のことですよ。 ・よって、『2. 43E-19』とは？ 2. 0000000000000000001だから、 0. 000000000000000000243という数値を意味します。 ・E-数値は 0. 1、0. 01、0. 001 という小さい数を表します。 ・数学では『2. wikipedia. wikipedia. ・回答者 No. 1 ～ No. 3 さんと同じく『指数表記』の『Ｅxponent』ですよ。 0E-1 1. 0E-2 1. 0E-3 1. ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた... ここでは、Source: The Asahi Shimbun, Morning Edition, 13 August 1985のように書けますね。 下記に、Fox Newsで出典を一番下に明記している記事を御参考までに御紹介します。 ご不明な点は、ご面倒ですが補足質問を御投稿くださいますようお願い申し上げます。 foxnews. html Q エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。 両者の違いが良くわかりません。 宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。 （例） セルA1～A13に1～13の数字を入力、平均値＝７、STDEVでは3. 89444、STDEVPでは3. 741657となります。 また、平均値7と各数字の差を取り、それを２乗し、総和を取る 182 、これをデータの個数13で割る 14 、この平方根を取ると3. 741657となります。 では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか？統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。 A ベストアンサー データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。 また母集団そのものだったとしても（例えばクラス全員というような）、その背景にさらならる母集団（例えば学年全体）を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。 で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。 公式の違いは分母がn-1（STDEV）かn（STDEVP）かの違いしかありません。 まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。 AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。 A ベストアンサー 「以」がつけば、以上でも以降でもその時も含みます。 しかし！間違えている人もいるので、きちんと確認したほうがいいです。 これって小学校の時に習い以後の教育で多々使われているんすが、小学校以後の勉強をちゃんとしていない人がそのまま勘違いしている場合があります。 あ、今の「以後」も当然小学校の時のことも含まれています。 私もにた様な経験があります。 美容師さんに「木曜以降でしたらいつでも」といわれたので、じゃあ木曜に。 といったら「だから、木曜以降って! 聞いてました? 木曜は駄目なんですよぉ 怒。 と言われたことがあります。 しつこく言いますが、念のため、確認したほうがいいですよ。 「以上以下」と「以外」の説明について他の方が質問していたので、ご覧ください。 goo. php3? 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。 また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル 比べるための基準となるサンプル を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布 正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式 でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低６つのサンプル数が必要になります。 それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、Ａ国とＢ国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「ｔ検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。 ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合 分散値 、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された 差を出すために 必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる。 よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された 差を出すために 必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。 具体的に例示してみましょう。 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。 一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。 そこで、差を検定するために、t検定を行います。 常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率５％、検出力0. 8とした場合に5. 7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。 一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。 この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551. 33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。 この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。 その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲 小数点何桁レベルの誤差 に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。 テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。 これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。 多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。 1mm違っても規格外品となります。 工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。 しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。 そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。 また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。 ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。 あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。 あと、お礼の欄にあった専門家：統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。 そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。 ただ、経験則上指標的なものはあります。 正規分布を示すサンプルなら、20～30のサンプル数があれば検定上差し支えない それ以下でも問題ない場合もある とか、正規分布でないサンプルは最低６～８のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。 でも、あくまでも指標です。 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。 また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な... A ベストアンサー たまたま手元に「公用文作成の手引き」という冊子があります。 役所で使用する文書規定の本です。 これによると、章、節、項までは皆さんのおっしゃる通り。 さらに、「項目を細別する見出し符号は以下による。 」とあります。 第一章 第二章・・・ 第一節 第二節・・・ 第一項 第二項・・・ 第１ 第２ １ ２ ３ １ ２ ３ ア イ ウ ア イ ウ Ａ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ Ｃ ａ ｂ ｃ ａ ｂ ｃ 注１：「第１」を省略して「１」からはじめても良い。 注２：「イ」「ロ」「ハ」「ニ」は用いない。 以上のように書いてありました。 しかし、何にせよ法律で決まっているわけでもないし、通常は 自分の好みで選択して、問題ないと思います。

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