| 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：授業中にプリントを配布する
参考文献：小塩真司『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析―因子分析・共分散構造分析まで 第2版』東京図書
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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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