1. |
授業の内容(Course Description) |
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本科目では、教育・心理領域で行われる調査に必要な統計的知識と、データを表計算・統計ソフトウェアを使いつつまとめ分析する実践的技術を学ぶ。 具体的には①尺度と変数、度数分布の概念、②代表値や散布度、尖度・歪度等の概念と表計算ソフトウェアによるそれらの算出方法、③確率論と基礎と検定・推定の理論、④推測統計の概念と表計算・統計ソフトウェアによる算出方法を理解・習得し、実際のデータを統計的に分析できることを目指す。
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2. |
授業の到達目標(Course Objectives) |
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・尺度や変数、度数などのデータを分析する際に必要な統計学の基礎がわかる ・基本統計量とその算出方法がわかる ・確率論的な考え方、検定・推定の概念とそれらの実際のデータへの応用の仕方がわかる ・相関係数、クロス集計、平均値の差の検定、回帰分析の概念と実際のデータへの応用の仕方がわかる
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3. |
成績評価方法(Grading Policy) |
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授業時の課題50%、学期末に提出するレポート50%
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4. |
テキスト・参考文献(Textbooks) |
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テキスト:櫻井広幸、神宮英夫『使える統計―Excelで学ぶ実践心理統計』ナカニシヤ出版 2003 参考文献:篠原、清水、榎本、大屋根『社会調査の基礎―社会調査士ABCD対応』弘文堂 2010
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5. |
授業時間外の学習《準備学習》(Assignments) |
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統計スキルは繰り返しが必要なので、練習問題をこなすこと
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6. |
学生への要望・その他(Class Requirements) |
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社会調査、心理調査など、データを用いた教育学演習や卒業研究を履修する学生に強く薦める.
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7. |
授業の計画(Course Syllabus) |
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【第1回】 教育・心理・社会調査と統計学 【第2回】 尺度と変数 【第3回】 度数分布とグラフ 【第4回】 代表値と散布度 【第5回】 尖度・歪度、正規分布と標準偏差、偏差値 【第6回】 確率論の基礎と検定・推定の理論と応用、抽出法 【第7回】 相関係数と偏相関係数 【第8回】 独立性の検定、属性相関係数(クロス集計) 【第9回】 t検定、一元配置分散分析 【第10回】 二元配置分散分析 【第11回】 回帰分析 【第12回】 多変量解析の基礎 【第13回】 因子分析 【第14回】 重回帰分析 【第15回】 まとめ
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