科目ナンバー

SG-HI5-3C22

履修条件・関連科目等

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

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、全ての認知科学、脳科学研究における方法論的な基礎となる、多変量解析の英語テキストを毎回読み込み、議論や分析と通してアクティブラーニングを行う。

科目目的

本講義においては、全ての認知科学、認知脳科学研究における方法論的な基礎となる、多変量解析を習得する。

到達目標

本講義の目的は、多様化する認知科学、脳科学分野において、いかなる応用にも耐えうる研究の基礎的な解析力を身につけることである。このため、認知脳科学分野の基礎となる多変量解析のテキストを習得する。

授業計画と内容

（１） Integrative understanding or distributions　担当：檀
（２） General linear model　担当：檀
（３） Independent t-test: GLM approach　担当：檀
（４） One-sample t-test: GLM approach　担当：檀
（５） A one-way within ANOVA: GLM approach　担当：檀
（６） A two-way between ANOVA: GLM approach　担当：檀
（７） A one-way repeated-measures ANOVA: GLM approach　担当：檀
（８） On experimental design　担当：久徳
（９） A one-way between ANOVA1　担当：久徳
（１０） A one-way between ANOVA2　担当：久徳
（１１） A two-way between ANOVA1　担当：久徳
（１２） A one-way within ANOVA2　担当：久徳
（１３） A two-way within ANOVA1　担当：久徳
（１４） Multilevel linear modeling　担当：久徳

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）

徹底した予習が必要。

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、講義貢献点、発表点の総合評価によって決定する。

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／その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

統計解析

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調査案件にも、本講義でカバーしている多変量解析を監修・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

Using Multivariate Statistics. Sixth Edition. By Tabachnick, B.G., Fidell, L. S., Pearson. 購入を推奨するが、必要箇所は抜粋して参照可能とする。ANOVAに関しては、別途、資料を配付予定。

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をインストールしておくこと。

参考URL