講義内容詳細：心理統計基礎／心理学基礎演習Ⅱ（再）

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年度/Academic Year 2021
授業科目名/Course Title (Japanese) 心理統計基礎／心理学基礎演習Ⅱ（再）
英文科目名/Course Title (English) Introduction to Psychological Statistics/Introductory Seminar in Psychology Ⅱ
学期/Semester 後期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 土屋 裕希乃
英文氏名/Instructor (English) TSUCHIYA Yukino

講義概要/Course description
本演習は必修とし，心理学の研究を行うのに必要な統計処理の基本的な考え方やスキルを身につけることを目的とする。データ処理の実習はExcelでの処理を中心とする。Excelにはデータ処理では有用なツールや関数があるので，それらも扱う予定である。
達成目標/Course objectives
心理学の研究において，数量データを収集し，代表値を求め，グラフに表し，検定を行う，といった処理が必要である。この授業では，統計処理の基礎的な知識とスキル（コンピューターによるデータ処理）を身につけ，適切に利用できるようにする。また，実際に研究計画を立案，データを取得及び処理し，発表する一連の研究の流れを体験することで，今後の学習・研究活動に生かすことを目的とする。
履修条件（事前に履修しておくことが望ましい科目など）/Prerequisite
ExcelやWordなどのOfficeアプリケーションの基本的な操作に慣れておいてほしい。
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class ガイダンス（授業の内容や進め方に関する説明）
※初回のみオンライン授業（オンデマンド型）での実施を予定している。変更の場合には１週間前までにCoursePowerより連絡する。
事前学習/Preparation CoursePowerにアップロードされた資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 学習内容を振り返る。アンケートに回答する。
2
授業計画/Class データの種類の識別，グラフ作成①
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
3
授業計画/Class 分類データの処理，グラフ作成②
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
4
授業計画/Class 尺度水準
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
5
授業計画/Class 代表値
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
6
授業計画/Class 標準偏差
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
7
授業計画/Class 相関，クロス集計表（連関）
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
8
授業計画/Class ヒストグラム，正規分布
事前学習/Preparation 前回授業時の内容を復習しておく。CoursePowerの資料を読んでおく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
9
授業計画/Class 第1〜8回の内容に関するテスト，最終課題の説明と研究倫理
事前学習/Preparation 前回までの授業内容を復習しておく。
事後学習/Reviewing 授業で実施した課題を振り返る。
10
授業計画/Class グループワーク：研究のテーマ決め
事前学習/Preparation 研究するテーマについて考えておく。
事後学習/Reviewing 研究計画を進める。
11
授業計画/Class グループワーク：調査方法を決める。
事前学習/Preparation 研究テーマに沿って情報収集をする。
事後学習/Reviewing データを集める，模擬データを作成しておく。
12
授業計画/Class グループワーク：データを分析する。
事前学習/Preparation データを集める，模擬データを作成しておく。
事後学習/Reviewing 発表資料の作成に取り組む。
13
授業計画/Class グループワーク：発表準備
事前学習/Preparation 発表構成について考えておく。
事後学習/Reviewing 発表資料の作成に取り組む。
14
授業計画/Class プレゼンテーション①
事前学習/Preparation プレゼンテーションを準備しておく。
事後学習/Reviewing 各グループの発表や質疑応答について評価を行い，発表の良かった点，改善点をまとめる。
15
授業計画/Class プレゼンテーション②
事前学習/Preparation プレゼンテーションを準備しておく。
事後学習/Reviewing 各グループの発表や質疑応答について評価を行い，発表の良かった点，改善点をまとめる。
授業方法/Method of instruction
授業は説明・講義とそれに続く実習から構成する。対面授業にて実施予定だが，感染状況等に応じて適宜オンライン授業で実施する。
次回の授業方法および授業資料については，各回の授業内および必要に応じてCoursePowerにて告知する。授業資料は各自ダウンロード・印刷を済ませておくこと。
成績評価方法/Evaluation
1 平常点 In-class Points 40% 授業への貢献度（授業への参加度，受講態度，課題の締め切り厳守）
2 その他 Others 60% 理解度・達成度 30 %（第9回までの授業課題およびまとめテスト）
最終プレゼンテーション 30% （GWへの貢献度，資料の完成度，発表の分かりやすさ）
参考書/Reference books
 著者名
Author		タイトル
Title		出版社
Publisher		出版年
Published year		 
1 遠藤　健治 Excelによるデータ処理入門 : 集計から編集，要約，グラフ化，検定まで （増補改訂版） 北樹出版 2012
メッセージ/Message
受講生のPCスキルや理解度によって，授業の内容や進度を調整・変更する場合があります。作業時間に分からないことがある場合は気軽に質問してください。なお，前期「心理学基礎演習」のテキスト『大学生 学びのハンドブック』第2部にPCスキルについての章があります。こちらも参考になるので読んでみてください。コミュニケーションをはかりながら一緒に取り組んでいきましょう。
その他/Others
・グループで作業を行うことが多いため、遅刻は厳禁である。やむを得ず遅刻や欠席をする場合には必ず、事前連絡を入れること。
・授業欠席数が全授業回数の1/3を越えたものは，評価の対象としない。