| １． |
授業の内容（Course Description） |
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実験や調査を行う研究においては、得られたデータを適切に分析し、解釈することが必要となる。本講義では、心理学を研究する際のデータの位置づけや役割を明確にし、研究に必要なステップを学ぶ。その後、データ解析に用いられている統計ソフトウェア（SAS）を用いて、データとの付き合い方を身に着けるとともに、収集したデータを分析し、解釈するための基礎知識を習得する。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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心理学におけるデータの重要性を理解し、自らの力でデータを分析できるようになることを目標とする。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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授業中の課題（20％）、期末レポート（80％）
出席を前提とする。３分の２以上出席しないと成績評価の対象としない。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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テキストは指定せず、プリントを配布する。参考文献は適宜紹介する。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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授業時間内の学習だけで語学が身に付かないのと同様、授業時間内の学習だけでSASを使いこなせるようにはならない。予習と復習を行ってきてほしい。特に、欠席した回の内容について授業中に説明を求めてきた場合には授業妨害とみなす。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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・使用できるコンピュータの台数に合わせて、受講者数を制限する可能性がある。初回の授業には必ず出席すること。
・心理学統計法I・IIの知識を前提とする。履修していない場合には独学で身に付けておくこと。
・実習中の教え合いは歓迎するが、講義中の私語は退室を求めることがある。授業中の課題や期末レポートで他人の答案を参照した場合、参照した方もさせた方も、成績評価時に不正行為として取り扱う（この授業の成績が０点になるにとどまらない）。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
導入、心理学とデータ解析、SASとは何か
【第２回】
心理学の研究方法と統計
【第３回】
データの読み込み
【第４回】
データの加工
【第５回】
一変量の分析１（度数分布とヒストグラム）
【第６回】
一変量の分析２（平均と標準偏差）
【第７回】
二変量の分析１（散布図）
【第８回】
二変量の分析２（相関係数）
【第９回】
二変量の分析３（回帰分析）
【第10回】
二変量の分析４（クロス表とカイ二乗検定）
【第11回】
平均値の検定１（t検定）
【第12回】
平均値の検定２（対応のあるt検定）
【第13回】
平均値の検定３（対応のないt検定）
【第14回】
平均値の検定４（マン・ホイトニーのU検定）
【第15回】
まとめ
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