| １． |
授業の内容（Course Description） |
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心理学が必要とする、χ二乗検定、t検定、分散分析などの検定の方法、また、重回帰分析や因子分析、構造方程式モデルなどの多変量解析の方法について、その理論のエッセンスを学び、実際のデータ分析に応用できる力を養う。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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心理学で用いる統計的方法について十分な知識を持ち、実践に使えるようにする。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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平常点およびレポート
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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参考になる文献は授業で紹介する。また、授業内容について、適宜プリントを使用する。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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授業のトピックとして取り上げる統計学的手法について、RやSPSSで実データを分析する。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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自らの研究に密接にかかわるものとして、関心を持ち、統計学に関する知識を広げてほしい。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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シラバス（前期）
【第１回】
Rのインストール
【第２回】～【第５回】
Rの基礎を学ぶ
【第６回】～【第８回】
Rによって、記述統計を学ぶ
【第９回】～【第13回】
χ二乗検定とt検定
【第14回】・【第15回】
グラフィックスできれいな図や表を作る。
シラバス（後期）
【第１回】
Rの復習
【第２回】～【第７回】
実験の計画と分散分析
【第８回】～【第12回】
因子分析とその応用
【第13回】～【第15回】
構造方程式モデルの発展を考える
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