科目ナンバー

LE-PY1-P102

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　心理学の研究でよく使われる分析方法に回帰分析（分散分析）がある。本講義では，分散分析を中心に説明し，必要に応じて(重)回帰分析を説明する。また，近年の心理学の研究では，根拠に基づき事前にサンプルサイズを決めることが求められるため，効果量の説明とそれを利用したサンプルサイズ設計を説明する。　　
　統計学を習得するためには，理論的な理解はもとより，実際のデータを分析できることも重要であるため，本講義ではPCを用いた実習も併用する。このため，本講義を受講する際には自分のノートパソコンを必ず持参すること。

科目目的

・心理学の研究でよく用いられる分析（分散分析や回帰分析）の理論を学ぶ
・実際のデータを用いて分散分析・回帰分析を行う方法を学ぶ
・効果量に基づいてサンプルサイズを設計する方法を学ぶ

到達目標

本講義の到達目標は以下の通りである。
・自らの力で分散分析や回帰分析を行えるようになり，分析の結果を適切に解釈できるようになる。
・t検定や分散分析などに関して，根拠に基づきサンプルサイズを設計できるようになる

授業計画と内容

1. ガイダンス，心理学統計法（1）の復習
2. 対応のないt検定
3. 対応のある検定
4. 分散分析の考え方と1要因参加者間の分散分析
5. 多重比較
6. 1要因参加者内分散分析
7. 中間テスト
8. 2要因分散分析と2要因参加者間分散分析
9. 2要因参加者内分散分析
10. 2要因混合計画分散分析
11 . 単回帰分析
12 . 重回帰分析
13 効果量とサンプルサイズ設計
14. 総括・まとめ・到達度確認

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／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

・統計学は抽象的な思考を必要とすることが多く，授業内ですべてを理解することが難しい。このため，配付資料や教科書に事前に目を通した上で授業に参加すること。
・統計学は積み重ねの学問であるため，ある回の授業内容が理解できないと，その後の授業内容も理解できなくなる可能性が高い。このため，授業内で不明な点があった場合は，配付資料，教科書，参考書等で復習し，不明な点を解決した上で次回の授業に臨むこと。
・統計学は奥が深い学問であり，授業中に紹介できるのはそのエッセンスのみである。参考資料を中心に積極的に自習を進めてほしい。
・授業への参加態度，授業内で課す課題の提出状況が著しく悪い場合は期末試験の受験を認めず，単位を与えない。

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）

出席点はないが，特別な事由がない限りは本講義は原則として遅刻せずに全ての授業に出席することを求める。
授業への参加態度，授業内で課す課題の提出状況が著しく悪い場合は期末試験の受験を認めず，単位を与えない。

課題や試験のフィードバック方法

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／グループワーク／実習、フィールドワーク

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

クリッカー

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

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

〈テキスト〉
橋本貴充・荘島宏二郎 　実験心理学のための統計学[心理学のための統計学２]
※授業の各回ごとに配布資料も用意する

〈参考書〉
山田剛史・村井潤一郎 『やわらかアカデミズム・シリーズ よくわかる心理統計』 ミネルヴァ書房　ISBN 9784623039999
吉田寿夫『本当にわかりやすい　すごく大切なことが書いてある　ごく初歩の統計の本』　北大路書房　ISBN 9784762821257
森敏明・吉田寿夫『心理学のためのデータ解析テクニカルブック』　北大路書房　ISBN 9784762801310
向後千春・富永敦子『統計学がわかる　ハンバーガーショップでむりなく学ぶ、やさしく楽しい統計学』技術評論社　ISBN 9784774131900

その他特記事項

・本講義では毎回必ず自分が所持するノートパソコンを持参すること
・卒業論文やデータの分析を伴う演習・実習系の科目では，本講義の内容の理解を前提とすることが多い。予習・復習をしっかりと行い，十分な準備をした上で講義に臨むこと。
・統計学は積み重ねの学問であるため，1回の欠席がその後の学習を致命的に妨げる場合がある。特別な事情を除き，欠席は認めない。やむを得ず欠席をする場合は，教科書や配付資料で自習を進めること。
・本講義は実習を併用するため，やむを得ない事情を除き，遅刻は認めない。
・質問やわからないことがあれば教員やTAに遠慮なく聞くこと。講義後の質問はメールで受け付ける。

参考URL