| 授業コード | 63005600 | クラス | |
| 科目名 | 心理統計法Ⅲ | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 吉田 いずみ | 履修期 | 第４学期 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | 多変量解析およびノンパラメトリック検定の習得を目的とする |
| 授業の概要 | 心理学において統計は自分自身が集めたデータに説得力を持たせる上で重要な役割を果たします。本授業では、統計ソフトSPSSを使用し、多変量解析およびノンパラメトリック検定について学びます。具体的には、因子分析・重回帰分析を実習し、論文における結果の表示の仕方および統計表現に慣れることを目指します。また、名義尺度・順序尺度のデータに対して適切なノンパラメトリック検定を行えるよう、基本的手法について学習していきます。 |
| 学習の到達目標 | 基本的な多変量解析を理解し、統計ソフトによる処理ができるようになる。与えられたデータに対し適切な統計手法を選び、適用できるようになる。 |
| 授業計画 | 第１回 | SPSSの基礎 |
| 第２回 | 基本的な統計手法の復習（１）ｔ検定および相関係数 | |
| 第３回 | 基本的な統計手法の復習（２）1要因分散分析 | |
| 第４回 | 基本的な統計手法の復習（３）2要因分散分析 | |
| 第５回 | 因子分析（１）基本的手法 | |
| 第６回 | 因子分析（２）結果のまとめ方・α係数 | |
| 第７回 | 因子分析（３）様々な手法 | |
| 第８回 | 重回帰分析（１）基本的手法 | |
| 第９回 | 重回帰分析（２）様々な手法 | |
| 第１０回 | 重回帰分析（３）交互作用 | |
| 第１１回 | クラスター分析（１） | |
| 第１２回 | クラスター分析（２） | |
| 第１３回 | ノンパラメトリック検定（１）名義尺度の場合 | |
| 第１４回 | ノンパラメトリック検定（２）順序尺度の場合 | |
| 第１５回 | 総まとめ |
| 授業外学習の課題 | 次の授業までに、前回の資料やファイルに目を通し、授業内容を復習しておきましょう。また、授業で分からなかった点があれば、次の授業で質問できるようチェックしておいてください（30分～1時間程度）。 |
| 履修上の注意事項 | 統計があまり得意でなくても取り組めるよう、受講するみなさんのレベルに合わせて内容・進度を調整します。できる限り欠席のないようにしてください。 |
| 成績評価の方法・基準 | 定期試験80%、受講態度および課題提出20%を目安に、総合的に評価します。欠席は減点とします。 |
| テキスト | ありません。授業内で資料を配布します。 |
| 参考文献 | 竹原卓真「SPSSのススメ1」北大路書房 |
| 主な関連科目 | 心理統計法I、心理統計法II |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業終了後、質問に応じます。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
| 健康科学部心理学科（専門発展） | FHPS37002 | 2017～2017 | 3･4 |