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科目名 心理学統計法(旧カリ名称:心理データ解析) 
担当者氏名

神谷 俊次

全開講対象学科 人間学部人間学科
年次 2年次 
クラス  
講義学期 後期 
単位数
必選区分 選択科目 
学期・曜日・時限  
部門 専門教育部門-心理系 
備考  



準備学習・事後学習
心理学・教育学のための統計の教科書(指定参考図書)などを利用して,授業内容(キーワード)に関する予習をしてくること。また,学習内容に即した分析課題に授業外で取り組むことが不可欠となる。毎回,講義時間の2倍の自学自習をすること。 
課題・定期試験に対するフィードバック
履修上の留意
本講義は「データ解析入門」の発展科目に位置づけられているので,「データ解析入門」を履修して単位を取得していることが望まれる。統計学の基礎的内容を理解している受講生を念頭に,データ解析の実習(SPSS,R,EXCELなど)を取り入れた授業を行う。欠席がちな受講生は,確実に講義についていけなくなるので意欲をもって取り組むこと。 授業で使用する印刷資料や参考資料などは,名城大学統合ポータルサイト内の「Web Class」に掲載するので予習や復習に活用すること。なお,質問の受付や各種の連絡,レポート課題の提出に関してもWeb Classを利用する。 
授業の概要と目的
本科目はCP2およびDP2、DP3に位置する。心理学をはじめとする人間科学で用いられる代表的な統計的手法を概念的に理解する。さらに,実際にデータ分析ができるだけのスキルの習得を目指す。具体的には,授業計画に示されている統計的手法について学ぶ。(科目ナンバリングコード:HH21107) 
該当するCP(カリキュラム・ポリシー)およびDP(ディプロマ・ポリシー)
実務経験と授業内容の関係
科目ナンバリングコード
サブタイトル
心理統計の実践的理解 
到達目標
1. 基礎的な統計量を求めることができる。 2. 統計的推測の考え方を説明できる。 3. 人間科学関係の学術論文で用いられているデータ解析の意味を理解できる。 4. さまざまな統計的手法を用いて実際のデータ解析ができる。 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. 心理学研究と統計  実証科学と統計の関係を理解する。統計の基礎知識の概説を行う。
 キーワード:平均値,中央値,最頻値,分散,平均偏差,標準偏差,標準誤差 
2. 母集団と標本  記述統計と推測統計について理解する。
 キーワード:標本抽出,母集団,標本 
3. 確率と確率分布  統計における確率の意味を考える。
 キーワード:二項分布,ベルヌーイ試行,正規分布 
4. 仮説検定の考え方  有意性検定の考え方と手順を学ぶ。 【テキスト】5章~7章
 キーワード: 区間推定,帰無仮説,対立仮説,有意水準 
5. コンピュータを利用した統計処理  統計解析に利用できるソフトウエアの基本的な使い方を学ぶ。 エクセル,SPSS,R(統計言語)の利用方法を習得する。 
6. 記述統計  代表値と散布度,度数分布表とヒストグラムの概念的理解をしたのち, エクセル,SPSS,R言語での実習に取り組む。 
7. 相関  2変数間の関係を考える。 相関係数,相関係数の有意性に関する検定を理解する。 【テキスト】8章 
8. 回帰分析  相関と回帰の関係を理解し,回帰分析について学ぶ。 【テキスト】8章 
9. ノンパラメトリック検定  質的変数に関する統計的検定として,適合度の検定,独立性の検定について理解する。
 キーワード:クロス集計,カイ2乗検定 
10. t検定  2つの平均値の差の検定について学ぶ。
 キーワード:等分散性の検定,両側検定,片側検定,t分布と正規分布の関係 
11. 分散分析(1)  1要因分散分析の考え方や計算プロセスを理解する。 【テキスト】7章 
12. 分散分析(2)  1要因分散分析のSPSS,R,エクセルによる分析手法を理解する。
 キーワード:主効果,有意,下位検定,多重比較 
13. 分散分析(3)  2要因分散分析の考え方,主効果と交互作用効果について学ぶ。
 キーワード:主効果,交互作用効果,単純主効果 
14. 多変量解析(1)  多変量解析の意味と主要な手法を学び,重回帰分析の実行手順(SPSS)を習得する。
 キーワード:相関,偏相関,多変量データ 
15. 多変量解析(2)  因子分析の実行手順(spss)を習得するとともに,この手法を用いた学術論文を理解できるようにする。
 キーワード:因子抽出,因子の回転,因子負荷量 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 新・涙なしの統計学  D.ロウントリー(加納 訳)  サイエンス社 
2. 講義内容に関するレジュメを配布する     
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 心理統計法への招待  中村・松井・前田  サイエンス社 
2. 心理学のためのデータ解析テクニカルブック  森・吉田  北大路書房 
3. Rによるやさしい統計学  山田・杉澤・村井  オーム社 
4. ここからはじめる統計学の教科書  高橋麻奈  朝倉書店 
授業方法の形式
講義と実習(対面授業) 
成績評価方法
数回のデータ分析レポート50%と試験50%で評価をする。 3分の1以上欠席した場合は欠格とする。C(合格)となるためには、到達目標を最低限達成することが必要である。 
成績評価基準
受講生へのメッセージ
授業に出席するだけでは,統計学を理解することは困難です。予習や復習は統計を学ぶ上で必須です。なお,質問にはいくらでも答えます。補習が必要であれば対応します。いずれにしても,単位の修得だけを目的とする人は履修しないほうがよいでしょう。統計をしっかり学びたい学習意欲のある人の履修を希望します。 
参考URL
1. http://wwwhum.meijo-u.ac.jp/labs/hh002/ 統計解析の技法理解(SPSS,EXCEL,R言語) 
画像
ファイル
更新日時 2021/01/30 14:38


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