シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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英語学研究(心理言語学)A | 2025 | 前期 | 月3 | 文学研究科博士課程前期課程 | 矢野 雅貴 | ヤノ マサタカ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
LG-EX5-129L
履修条件・関連科目等
特になし。
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
本講義では心理言語学的研究を行うために必要な統計の基礎知識および分析技術を身につけます。前半ではデータの性質を理解するための記述統計学、後半ではデータから母集団の性質を理解するための推計統計学を扱います。
科目目的
心理言語学的研究を行うために必要な統計の基礎知識および分析技術を身につける。
到達目標
(1)統計学における基礎的な知識を身につける。
(2)R/RStudioを用いて、データハンドリング・可視化・分析を行うスキルを身につける。
授業計画と内容
第1回 統計の必要性
第2回 Rの基本的な使い方:関数・パッケージ、if/for/while等の使い方
第3回 記述統計学1:算術・加重平均、分散、標準偏差、四分位数の計算、データハンドリング
第4回 記述統計学2:可視化、ヒストグラム、線グラフ、棒グラフ、円グラフ
第5回 推計統計学に必要な知識:推定、母集団、標本
第6回 推計統計学に必要な知識:帰無仮説、対立仮説
第7回 推計統計学1:カイ二乗検定
第8回 推計統計学2:t検定
第9回 推計統計学3:1要因の分散分析
第10回 推計統計学4:2要因の分散分析と下位検定
第11回 推計統計学5:回帰分析
第12回 推計統計学6:相関分析
第13回 推計統計学7:線形混合モデルの理論
第14回 推計統計学8:線形混合モデルの実践
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)
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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期末試験(到達度確認) | 50 | 筆記試験と実技試験の成績 |
レポート | 50 | トピックごとに出す課題の成績 |
成績評価の方法・基準(備考)
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
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
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
初回の授業で、文献リストを提示する。