授業の概要（ねらい）

この授業では、Rを使った演習を通して、心理学研究における応用的な統計解析手法を身につけることを目標とする。t検定，分散分析などの様々な解析手法を「統計モデル」という１つの枠組みで理解し、心理学分野に限らず様々なタイプのデータに対して柔軟な解析を行うための知識と技術を身につけることを目指す。具体的には、Rによるプログラミングやグラフィックの基礎から始め、確率分布、一般化線形モデル、マルチレベルモデル、ベイズ統計を段階的に学んでいく。また、心理学研究における再現可能性の問題やベイズ統計などについても扱い、従来の統計解析が抱える問題とその解決策を学ぶ。心理学分野におけるデータを収集・整理・分析し、得られた結果を専門的見地から解説できる技術の獲得を目指す。

授業の到達目標

・あらゆる統計的解析の背後に共通する理論を理解することが出来る。
・統計的仮説検定などが抱える問題を理解し、それに対して適切に対処することができる。
・様々なタイプのデータに対して，自分の研究目的に合った解析をすることができる。

成績評価の方法および基準

各回、理解度の確認のための課題を出す。更に、期末試験を行う。期末試験と課題の遂行状況から、総合的に評価する。

教科書・参考文献

準備学修の内容

定期的に復習のための課題を出す。次回の週までに課題を終えておくこと。
実習で用いたRプログラムを自分でも実行し、出力結果を再確認する。

その他履修上の注意事項

R及びRstudioを使って演習を行う。初回で使い方の基礎を学ぶ。自身のPCにあらかじめインストールしておくこと（無料でダウンロード可能）。

授業内容