人間社会研究科Graduate School of Social Well-being Studies
PSY500J3(心理学 / Psychology 500)臨床心理系(心理・地域)特殊講義ⅡAdvanced Study on Clinical Psychology and Community Psychology Ⅱ
服部 環Tamaki HATTORI
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 人間社会研究科Graduate School of Social Well-being Studies |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 多摩 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | 1~3 |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
カテゴリーCategory |
人間福祉専攻 選択・必修科目 |
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Outline (in English)
In this course, you will learn about psychological research methods. Topics covered include quantitative research methods, advanced statistical data analyses, item response theories, and statistical computing methods using several softwares.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
潜在変数モデルについて、特に構造方程式モデリングと項目反応モデルについて学びます。
到達目標Goal
統計ソフトウェアを用いて潜在変数モデルと項目反応モデルを活用できるようになること、モデルの理解を深めることを目標とします。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」と「DP5」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
文献講読と統計ソフトウェアの利用を並行しながら構造方程式モデリングと項目反応モデルについて学習していきます。
課題等の提出・フィードバックは学習支援システムを通じて行う予定です。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:ガイダンス
講義概要と進め方を確認します
第2回:統計ソフトの基礎
分析に必要な統計ソフト(無償、有償)の基礎を学びます
第3回:構造方程式モデリングの基礎
構造方程式モデリングの基礎を学びます
第4回:構造方程式モデリングの応用
構造方程式モデリングを利用した研究論文を読みます
第5回:古典的テスト理論の数理的基礎
信頼性を高める方法と信頼性係数を推定する方法を学びます
第6回:項目反応理論の基礎
項目反応理論の基礎を学びます
第7回:因子分析と項目反応理論の関係
因子分析と項目反応理論の関係
第8回:1母数モデル(ラッシュモデル)
1母数モデル(ラッシュモデル)を学びます
第9回:2母数モデル
2母数モデルを学びます
第10回:3母数モデル
3母数モデルを学びます
第11回:段階反応モデル
段階反応モデルを学びます
第12回:部分採点モデル
部分採点モデルを学びます
第13回:一般化部分採点モデル
一般化採点モデルを学びます
第14回:等化法
等化法とその必要性を学びます
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
指定された文献に基づいて発表しますので、事前に精読し、十分に準備をしておく必要があります。
本授業の準備学習・復習時間は各2時間を標準とします。
テキスト(教科書)Textbooks
授業時に指定します。
参考書References
Rizopoulos, D. ltm: Latent Trait Models under IRT. http://www.r-project.org/ (2012)
Rosseel, Y. lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. http://www.r-project.org/ (2012)
成績評価の方法と基準Grading criteria
レポートの結果(50%)と平常点(50%)を総合して評価します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
積極的に研究技術を吸収して下さい。
その他の重要事項Others
受講生が持つ事前知識に応じて授業計画を変更することがあります。
担当教員の専門分野等
<専門分野>
教育心理測定学,心理データ解析
<研究テーマ>
項目反応理論と心理データ解析に関する理論と応用
<主要研究業績>
(1)読んでわかる心理統計法(共著,サイエンス社)
(2)心理・教育のためのRによるデータ解析(単著,福村出版)
(3)日本版KABC-IIマニュアル・換算表(共訳編,丸善出版)
(4)Q&A心理データ解析(共著,福村出版)