| １． |
授業の内容（Course Description） |
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心理学の研究の中では、仮説を生成したり、その仮説を検証したりしながら、より精緻なものに鍛え上げていく。また、さまざまな専門的な文献・資料を読み理解する際にも統計的な見方をすることは役立つことが多い。
本特論では、まず、臨床心理学の基本的な研究アプローチを学んだ上で、研究立案やデータの収集法、データの分析法へと理解を深めていく。研究アプローチの理解では、発表を中心として進める。データ解析の実習では、統計ソフトウェア、SASを用いて、その解析・解釈の仕方を学ぶ。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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データ収集までの手順、実施、解析、考察といった基礎知識を学ぶとともに、さまざまな事象・論文を統計的にも捉えられるようになることを目指す。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席点（発表含む）50％、レポート（課題・小レポート含む）50％の割合で総合評価をおこなう。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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適宜紹介する。
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| ５． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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主体的・積極的な参加が望まれる。自らのもつ問題意識と照らしあわせながら、理解していくように心がけることが求められる。
なお、下記の授業計画は、進行状況などに合わせて適宜修正される。
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| ６． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
イントロダクション
【第２回】
臨床心理学の領域と研究法
【第３回】
研究論文とは
【第４回】
臨床心理学と統計（１）― 発表
【第５回】
臨床心理学と統計（２）― 発表
【第６回】
臨床心理学と統計（３）― 発表
【第７回】
臨床心理学と統計（４）― 発表
【第８回】
SASとは
【第９回】
データセットとプログラム作成の基礎
【第10回】・【第11回】
平均、SDの算出（MEANS）、相関係数（CORR）
【第12回】・【第13回】
単純集計、クロス集計、カイ二乗検定（FREQ）
【第14回】
課題
【第15回】
まとめ・課題提出
【第16回】
進行中の研究発表（グループ内）
【第17回】
進行中の研究発表（グループ内）
【第18回】
データの解析（１）：
t検定とプログラミングの基礎
【第19回】・【第20回】
データの解析（２）：分散分析
【第21回】
質問紙調査の実施・フィードバックの仕方
【第22回】～【第25回】
コーディングと調査データの入力・分析
【第26回】
データの解析（３）：因子分析の理解と実行
【第27回】
データの解析（４）：因子分析の解釈と利用法
【第28回】
データの解析（５）：多変量解析
【第29回】
課題
【第30回】
まとめ・課題提出
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