1. |
授業の概要(ねらい) |
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心理データ解析法Iの内容を前提として、母集団の平均値差について議論する方法を学ぶ。分析を実行する技術を習得することだけでなく、その分析方法の内容を理解することも目的とする。心理データ解析法Iと同様に、統計ソフトウエア(SAS)を用いる。
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2. |
授業の到達目標 |
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(1) 平均値差を議論するための、適切な手法を選択できる。 (2) 配布資料を参照しながら、平均値差を議論するためのSASプログラムを記述し実行できる。 (3) 平均値差を議論する分析の出力結果から、必要な情報を取捨選択しレポート等に記述できる。
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3. |
成績評価の方法および基準 |
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授業中の課題(60%)、期末試験(40%) 授業中の課題は、到達目標(2)(3)に関するものを6回(各10点満点)出題する。 期末試験は40点満点とし、到達目標(1)について20点、到達目標(2)(3)について20点の配点とする。
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4. |
教科書・参考書 |
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教科書:なし。授業中にプリントを配布する。 参考書:橋本貴充・荘島宏二郎(2016)『実験心理学のための統計学』誠信書房
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5. |
準備学修の内容 |
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授業時間内の学習だけで語学が身に付かないのと同様、授業時間内の学習だけでSASを使いこなせるようにはならない。授業の1週間前に配布プリントをLMSにアップロードするので、授業開始までに読み、どこがわからないのかを明らかにしておいていただきたい。 授業中の課題は成績評価対象である。他人と相談して解答してはいけない。欠席した場合でも、1週間以内に提出すれば通常どおり採点する。ただし、1週間後の午前9時には正解を公開するので、これ以降の提出は認めない(提出しても採点しない)。
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6. |
その他履修上の注意事項 |
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授業中の課題で他人の答案を参照した場合、参照した方もさせた方も、成績評価時に不正行為として取り扱う(この授業の成績が0点になるにとどまらない)。
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7. |
各回の授業内容 |
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【第1回】 | 導入 | 【第2回】 | 二項検定 | 【第3回】 | カイ2乗検定 | 【第4回】 | t検定 | 【第5回】 | 対応のあるt検定 | 【第6回】 | 対応のないt検定 | 【第7回】 | ウィルコクソンの順位和検定 | 【第8回】 | 符号検定 | 【第9回】 | 参加者間1要因分散分析 | 【第10回】 | 参加者内1要因分散分析 | 【第11回】 | 参加者間2要因分散分析 | 【第12回】 | 混合計画2要因分散分析 | 【第13回】 | 参加者内2要因分散分析 | 【第14回】 | 総合演習 | 【第15回】 | まとめ |
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