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、春学期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。フリーソフトRによって、これらの統計手法を現実のデータに適用できるようにすることが望ましい。
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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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期末テストの成績70%、2回実施する小テスト成績20%、出席状況10%
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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、橋本貴充『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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統計学を理解するために予習復習をすることが望ましい。少なくとも、小テストの前には、小テストの出題範囲について、復習し、ノートにまとめておくこと。また、フリーソフトRを使って、データ分析を行うことが出来るようにすることが望ましい。この技量を習得しておくことは、心理学科の学生として役に立つだけではなく、一生の財産となる。
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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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