講義内容詳細:心理統計学基礎(再)

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年度/Academic Year 2022
授業科目名/Course Title (Japanese) 心理統計学基礎(再)
英文科目名/Course Title (English) Statistics for Psychological Research
学期/Semester 通年 単位/Credits 4
教員名/Instructor (Japanese) 松田 いづみ
英文氏名/Instructor (English) MATSUDA Izumi

講義概要/Course description
 心理学において,統計分析は,自分のアイディアを一般化するために欠かせないツールである。本講義では,心理学研究を行ううえで必要な,基本的な統計学の考え方と手法を学ぶ。心理学にかかわるデータ例を,処理の意味と目的を意識しながら,自ら手を動かして分析することで,卒業研究などに応用できる力を養う。
達成目標/Course objectives
(1) 統計学の基本的な考え方を理解する。
(2) 目的に応じて適切な統計分析が行えるようになる。
(3) 統計解析ソフトが使えるようになる。
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class イントロダクション:なぜ統計が必要なのか【オンデマンドで実施】
2
授業計画/Class データをながめる
3
授業計画/Class 数値にまとめる
4
授業計画/Class 正規分布と標準化
5
授業計画/Class 母集団と標本
6
授業計画/Class 仮説検定の考え方
7
授業計画/Class 1つの平均値の検定
8
授業計画/Class t検定①:対応のある場合
9
授業計画/Class t検定②:対応のない場合
10
授業計画/Class t検定③:まとめ
11
授業計画/Class カイ二乗検定①:適合度の検定
12
授業計画/Class カイ二乗検定②:独立性の検定
13
授業計画/Class 相関係数①:2つの量的変数の関係をみる
14
授業計画/Class 相関係数②:相関の性質を知る
15
授業計画/Class 期末試験
16
授業計画/Class 前期の復習・後期の内容の概説【オンデマンドで実施】
17
授業計画/Class 回帰分析①:単回帰分析
18
授業計画/Class 回帰分析②:重回帰分析
19
授業計画/Class 回帰分析③:まとめ
20
授業計画/Class 因子分析①:因子分析の考え方
21
授業計画/Class 因子分析②:結果の解釈
22
授業計画/Class 因子分析③:まとめ
23
授業計画/Class 分散分析①:分散分析の考え方
24
授業計画/Class 分散分析②:一要因被験者間計画
25
授業計画/Class 分散分析③:一要因被験者内計画
26
授業計画/Class 分散分析④:二要因の考え方
27
授業計画/Class 分散分析⑤:二要因被験者間・被験者内・混合計画
28
授業計画/Class 分散分析⑥:分散分析のまとめ
29
授業計画/Class これまでのまとめ
30
授業計画/Class 期末試験
 
事前学習/Preparation 前回の授業の内容を復習する。
事後学習/Reviewing 授業で出される課題について,CoursePowerで回答する。
授業方法/Method of instruction
区分/Type of Class 対面授業 / Classes in-person
実施形態/Class Method ハイブリッド型ブレンド形式 / hybrid blend
補足事項/Supplementary notes 授業では,統計手法の考え方について学んだのち,その手法を用いて心理学にかかわるデータ例を分析します。授業中に出された課題への回答と,授業内容のまとめ,感想や疑問を,授業後に提出します。それらをもとに,次の授業の冒頭で,前回の復習をします。授業の進度や内容は,受講生の理解の程度により変わることがあります。
※本講義は対面授業(ハイブリッド型ブレンド形式:リアルタイム/オンデマンドの両方の可能性あり)で実施します。第1回・第16回はオンライン(オンデマンド型)で行います。その他の回でオンライン授業を実施する場合は,CoursePower・授業で指示します。
活用される授業方法/Teaching methods used
成績評価方法/Evaluation
1 試験 Exam 60%
2 レポート Report 40% 各回で課される課題の提出状況と内容を評価する。
課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法/Feedback methods for assignments (exams, reports, etc.)
各回で課される課題については,次の授業の冒頭で解説する。
メッセージ/Message
統計は苦手意識を持ちがちですが,わかると楽しいですし,物事の見え方も変わってきます。くり返し粘り強く学習していきましょう。