| １． |
授業の内容（Course Description） |
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手元にあるデータをどのように表現し、他者に伝えるかについては、春季で学習したはずである。この授業では、手元にあるデータから、同じ母集団から発生されたと思われる、いまだ観測されないデータ全体について推論する方法を学ぶ。こう書くと難しいようだが、授業では、常に現実のデータに基づいて、具体的な手続きや解釈の仕方を後述する。すなわち、心理学でよく使われる、カイ二乗検定、ｔ検定、分散分析、回帰分析、因子分析について解説する。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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心理学でよく使われる方法の意義を理解し、使いこなせるようにする。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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期末テストによる。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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教科書：繁桝算男、大森拓哉、橋本貴光 『心理統計学』培風館
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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それぞれの授業で課題が出され、学生はそれを解くことを求められるが、授業中に解けない場合は、授業後その課題を磁力で解決し、理解したうえで次の授業に臨むこと。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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統計学は積み重ねが大事である。欠席すると理解が追いつかない可能性が高くなる。なるべく毎回出席すること。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
推定と検定の基本的な考え方（１）
【第２回】
推定と検定の基本的な考え方（２）
【第３回】
頻度についての検定（カイ二乗検定）
【第４回】
平均に関する検定（ｔ検定）
【第５回】
二つの平均の差に関する検定（t検定）
【第６回】
複数の平均の差に関する検定（１）
（分散分析）
【第７回】
複数の平均の差に関する検定（２）
（分散分析）
【第８回】
複数の平均の差に関する検定（３）
（分散分析）
【第９回】
相関と回帰
【第10回】
回帰分析（１）
【第11回】
回帰分析（２）
【第12回】
因子分析（１）
【第13回】
因子分析（２）
【第14回】
共分散構造分析
【第15回】
まとめ
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