| １． |
授業の概要（ねらい） |
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心理学の研究を理解しようとするとき、また、心理学の研究を行うときには、データを適切に収集し、分析し、解釈し、結果を報告することが必要になる。この授業では、心理学研究におけるデータの位置づけや役割を理解し、また、収集したデータを分析、解釈、報告するといった基礎的なデータ処理の方法を学ぶ。春期の心理統計法特論Iでは、主に実験的手法で得られたデータの分析方法を扱う。これらを実行する際には、統計ソフトウェア（SPSSを予定）を用いる。
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| ２． |
授業の到達目標 |
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・心理学におけるデータの重要性を理解することができる。
・自らの力で実践的にデータを分析することができる。
・分析した結果を適切に解釈し、報告することができる。
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| ３． |
成績評価の方法および基準 |
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平常点（20％）、プログラムやレポートなどの課題（80％）
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| ４． |
教科書・参考書 |
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参考文献を授業で紹介する。授業資料を配布する。
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| ５． |
準備学修の内容 |
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・心理統計の基礎知識を復習する。
・統計ソフトウェアを用いてのプログラミングの予習と復習をする。
・分析結果を適切かつ効果的に報告する方法を考える。
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| ６． |
その他履修上の注意事項 |
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統計学に関する知識を広げつつ、その知識を自らの研究に積極的に活用してほしい。
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| ７． |
各回の授業内容 |
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| 【第１回】 | | 導入 | | 【第２回】 | | SPSSの使い方 | | 【第３回】 | | データの扱い | | 【第４回】 | | 参加者間1要因分散分析 | | 【第５回】 | | 参加者内1要因分散分析 | | 【第６回】 | | 繰り返しのある参加者内1要因分散分析 | | 【第７回】 | | クラスカル・ウォリス検定 | | 【第８回】 | | フリードマン検定 | | 【第９回】 | | 参加者間2要因分散分析 | | 【第10回】 | | 混合計画2要因分散分析 | | 【第11回】 | | 参加者内2要因分散分析 | | 【第12回】 | | 3要因分散分析 | | 【第13回】 | | 一般線形モデル | | 【第14回】 | | 総合演習 | | 【第15回】 | | まとめ | | 【第16回】 | | 導入 | | 【第17回】 | | SASの使い方 | | 【第18回】 | | データの扱い | | 【第19回】 | | 探索的因子分析 | | 【第20回】 | | 尺度の信頼性と妥当性 | | 【第21回】 | | 重回帰分析 | | 【第22回】 | | 共分散分析 | | 【第23回】 | | 階層的重回帰分析 | | 【第24回】 | | 階層線形モデル | | 【第25回】 | | パス解析 | | 【第26回】 | | 確認的因子分析 | | 【第27回】 | | 構造方程式モデリング（共分散構造分析） | | 【第28回】 | | その他の多変量解析 | | 【第29回】 | | 総合演習 | | 【第30回】 | | まとめ |
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