科目ナンバー

SG-HI5-3C23

履修条件・関連科目等

心理学に関するリテラシーと統計検定２級程度の統計的素養は必要。また、TOEIC700点程度の英語力は必須。受講希望者は英語力の証明を行なうこと。これらの条件を満たさない者は、履修前に要相談（基本的にやる気の確認です）

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

本講義においては、心理学的研究における方法論的な基礎となる、実験デザインと統計解析について、分散分析に主眼を置いて学習する。関連する英語テキストを毎回読み込んでいく。毎回、冒頭には講師による概説を行い、その後、前回に習得した内容について、受講者は簡単なプレゼンテーションを行う。さらに、関連するトピックが一段落した段階で、実際の実験データに基づき、それぞれが得意とするソフトウェアを用いて、方法論の解説を受講者自身が行う。

科目目的

本講義においては、心理学的研究における方法論的な基礎となる、実験デザインと統計解析について、分散分析に主眼を置き習得することを目指す。

到達目標

本講義の目的は、実験心理学やサイコメトリクスの基礎となる実験デザインと統計学的な基礎力を身につけることである。この習得を通じて、実践的な研究能力の向上を目指す。

授業計画と内容

1．様々な分布の統合的理解
2．一般線形モデル
3．独立2変量t検定：GLMアプローチ
4．1変量t検定：GLMアプローチ
5．一元配置分散分析：GLMアプローチ
6．二次元配置分散分析：GLMアプローチ
7．一元配置反復測定分散分析：GLMアプローチ
8．混合モデル
9．分散分析と回帰分析
10．回帰分析とコーディング
11．実験計画法について
12．実験計画シミュレーション
13．実験計画の改定
14．総括

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

講義で用いるテキストの読み込みは必須

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

平常点、参加点、発表点を総合評価

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

研究者として講義内容を職務としている他、共同研究として企業案件にも応用心理学に関わる研究計画法や解析法を応用している。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

講師陣が実際に学術研究や企業案件に関わり経験してきた実践的内容を、講義に反映する。

テキスト・参考文献等

Experimental Designs Using Anova. By Tabachnick, B.G., Fidell, L. S., Duxbury Pr. 購入を推奨するが、必要箇所は抜粋して参照可能とする。

その他特記事項

参加型の講義であるため、履修については事前に相談していただきたい。自身のPCにSPSS、MATLABなどの統計ソフトをインストールしておくこと。

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