授業コード 20052000 クラス
科目名 心理情報処理Ⅱ 単位数 2
担当者 中田　美喜子 履修期 後期授業
カリキュラム ＊下表参考 配当年次 ＊下表参考
授業題目 実験・調査のデータ処理
授業の概要 データの収集、収集したデータの整理、分析、表現のための技術を習得する。
学習の到達目標 ・表計算ソフトウェアの機能を理解し、適切なデータ処理ができる技能を習得する。
・統計分析の基本を理解し、適切な利用ができる技能を習得する。
授業計画 第１回 1.ガイダンス・エントリーテスト　Classroomの設定とアクセス確認　講義のWebサイト確認
　今後の講義の進め方（対面・遠隔の場合どちらも　講義のサイトで配信　Classroomで資料配布・課題提出とする）
第２回 2.調査票の作成　紙によるアンケート調査とWebによるアンケート調査
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第３回 3.アンケート調査の結果入力　データの整理・クリーニング
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第４回 4.グラフ表現（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第５回 5.基本統計量（平均、分散、標準偏差）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第６回 6.項目Aと項目Bの関係を調べる（散布図と相関係数）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第７回 7.項目Aと項目Bの間に相関があるか調べる（母相関係数の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第８回 8.2つのグループの相関係数に差があるか調べる（2つの母相関係数の差の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第９回 9.項目Aと項目Bの関連を調べる（クロス集計表とステレオグラム）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１０回 10.項目Aと項目Bの間に関連があるか調べる（独立性の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１１回 11.カテゴリAとカテゴリBの関連を調べる（残差分析　母比率の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１２回 12.2つのグループのカテゴリの比率を調べる（母比率の差の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１３回 13.カテゴリの比を調べる（適合度検定）2つのグループの平均に差があるか調べる（母平均の差の検定）
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１４回 14.調査事例の分析
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
第１５回 15.調査事例の分析とレジメ作成
対面講義の場合は講義の後に講義サイトで部分的に配信予定
遠隔講義の場合は講義をWebサイトから配信予定
資料配布と課題提出はWebサイトおよびClassroomから行う
授業外学習の課題 参考文献・資料を指示した場合には期限までに読んでおくこと。また提出課題があるので、必要に応じて授業時間外に完成させ、別途指示する締め切りまでに提出すること。予習・復習それぞれ60分程度。
履修上の注意事項 情報処理Ⅰあるいは情報処理入門の単位を修得していることを前提とする。受講者の理解度に応じて実施順序等を変更することがある。授業時間外に授業で使用する機器の操作に慣れ，理解度を高めることが重要である。講義は基本的に対面で行う。
配布資料、課題提示と提出すべてGoogle Classroom　で行う。
　履修希望者は中田（mnakata@alpha.shudo-u.ac.jp）へメールしてClassroomのパスワードを取得して登録すること。または履修者情報からパスワードを確認して登録すること。講義の指示はWebサイトおよびGoogle　Classroomで行う。
成績評価の方法・基準 課題提出　70%、試験　30%　により総合的に評価する。
テキスト Excelでやさしく学ぶアンケート調査の統計処理2019　石村友二郎・加藤千恵子・劉晨・石村貞夫 著
出版社: 東京図書 (2019/7）ISBN978-4-489-02328-6 C3040
参考文献
主な関連科目 情報処理Ⅰ
オフィスアワー及び
質問・相談への対応		 授業時間前後に行う。またメールではいつでも対応を行う。コメントによる質問および課題の採点・返却はすべてGoogle　Classroomで実施する。
URLリンク 心理情報処理　Webサイト
URLリンク 心理情報処理２　Classroom
■カリキュラム情報
所属 ナンバリングコード 適用入学年度 配当年次
人文学部人間関係学科心理学専攻（自専攻科目） － 2014～2016 2･3･4