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授業の内容（Course Description） |
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教育心理学においては実験、観察、調査などの手法を用いて研究がなされますが、そこで得られるデータの多くは統計的に分析されます。本講義では、教育心理学研究において得られるデータの統計的な分析手法について基礎から解説します。
本講義は、以下のいずれかまたは両方に該当する学生を対象としています。
第一は、認定心理士の資格取得を志す学生です。「教育心理学研究法 I 」および本講義は認定心理士の資格取得のための必修科目となっています。また、内容的にも、同じく認定心理士資格取得の必修科目である「教育心理学実験 I・II（２年次開講）」を受講する上で必要な知識を含んでいます。
第二は、３年次の教育学演習や４年次の卒業研究において、実験や調査などを実施してデータを得て、それを統計的に分析して客観的な結論を出したいと考えている学生です。そうした実証研究を行う上で必要な知識を解説します。
授業の形式としては、まず分析手法の原理を学び、その上で実際に分析練習を行うというやり方をとります。分析を行う際の数値計算は、パソコン（Excel）を用いて行います。ただし、どのような原理に基づいて、どのようなことを行っているかを理解していないまま、ただ単にパソコンを使うことは、あるデータに対して本来適用すべきでない分析を行うという「統計手法の誤用」を招く危険性をはらんでいます。本講義では、統計分析の基礎をしっかりと固めることを目指して、分析の手順とその意味をひとつひとつ確認していきます。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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教育に関わって生じる様々な心理的な現象や問題について、恣意や独断や偏見を排して科学的にデータを収集し考察する態度とデータ分析の実践的技能を身につける。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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レポート（40％）、小テスト（30％）、平常点（30％）を総合して評価します。
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テキスト・参考文献（Textbooks) |
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授業開始時に指示します。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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教材の指定箇所を読んでおくこと。
授業終了時に示す課題をやること。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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１）学内のLAN（構内のコンピュータ・ネットワーク）に入れるように、ユーザーIDとパスワードを取得して下さい。情報リテラシーの講義をとるか、情報処理センター主催のLAN講習会に参加すれば教えてもらえます。もしわからないことがあれば、８号館１階の情報処理センター受付でたずねてください。
２）統計分析の学習は積み上げが大切です。度重なる欠席は致命的となります。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
データの整理（１）
変数の種類、度数分布①
【第２回】
データの整理（２）
度数分布②
【第３回】
量的データの分析（１）
代表値、散布度①
【第４回】
量的データの分析（２）
散布度②、正規分布
【第５回】
量的データの分析（３）
標準得点
【第６回】
量的データの分析（４）
統計的仮説検定
【第７回】
量的データの分析（５）
平均値の差の検定①
【第８回】
量的データの分析（６）
平均値の差の検定②
【第９回】
量的データの分析（７）
平均値の差の検定③
【第10回】
量的データの分析（８）
平均値の差の検定④
【第11回】
量的データの分析（９）
散布図、相関係数
【第12回】
量的データの分析（10）
無相関検定
【第13回】
質的データの分析（１）
カイ２乗検定①
【第14回】
質的データの分析（２）
カイ２乗検定②
【第15回】
補足とまとめ
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