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授業の概要(ねらい) | 
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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推測統計学の基礎的な知識と、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確率論の基礎およびサンプリングの理論、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、実際のゲータを分析できることを目指す。
		 
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| 2. | 
 
授業の到達目標 | 
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 「1.授業の内容」で挙げた統計的知識と技術によって、アンケートのデータを分析し、まとめることにより、アンケートを実践的に実施・分析できるようになる。
		 
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| 3. | 
 
成績評価の方法および基準 | 
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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. | 
 
教科書・参考書 | 
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 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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準備学修の内容 | 
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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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その他履修上の注意事項 | 
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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. | 
 
各回の授業内容 | 
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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】 |  |  確率論の基礎およびサンプリングの理論 |  | 【第7回】 |  |  検定・推定の理論と応用、抽出法 |  | 【第8回】 |  |  相関係数と偏相関係数 |  | 【第9回】 |  |  独立性の検定、属性相関係数(クロス集計) |  | 【第10回】 |  |  t検定、一元配置分散分析 |  | 【第11回】 |  |  二元配置分散分析 |  | 【第12回】 |  |  回帰分析 |  | 【第13回】 |  |  多変量解析の基礎 |  | 【第14回】 |  |  因子分析と重回帰分析 |  | 【第15回】 |  |  まとめ |   
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