文学部Faculty of Letters
PSY200BG（心理学 / Psychology 200）心理統計法実習ⅠUsing Statistics in Psychology I
伊藤 尚枝Hisae ITO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 文学部Faculty of Letters |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A3704 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 水3/Wed.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリーCategory | 心理学科 |
| 他学科公開科目 | |
| クラスGroup | X組 |
| 昼夜表記Day or Night |
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Outline (in English)
【Course outline】
This course introduces statistical analyses of psychological research needed for inferential statistics and the basics of hypothetical testing.
During this course, students will
・learn how to test the difference in frequency of qualitative data,
・learn how to test the difference between the average values of quantitative data and how to organize the results.
・learn basic operation methods of the statistical software, JASP.
【Learning Objectives】
By the end of the course, students should be able to:
(1) choose a method of the statistical analysis suitable for the scale level of data,
(2) execute the chosen method using the statistical software, JASP,
(3) describe the output results of JASP according to the format of psychological research, and
(4) read the analysis results written in psychology papers.
【Learning activities outside of classroom】
You will be expected to review statistical terms and JASP operations (1 hour per class). If you do not complete the assignment in class, you will have to do your homework until the next class (2 hours per class).
【Grading Criteria】
Grades are based on (1) a term paper (40%), (2) assignments (30%), and (3) class activities and quizzes (30%).
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
心理学研究に必要な推測統計学の基礎知識を学び、統計的仮説検定の考え方を身につける。
・質的データの度数の差の検定方法を身につける。
・量的データの平均値の差の検定方法と、その結果の整理を学ぶ。
・統計ソフトJASPの基本操作法を習得する。
到達目標Goal
到達目標は、以下の４点です。
（１）実験計画法にあった統計分析の方法を選定できる。
（２）選定した分析方法を、統計ソフトJASPで実行できる。
（３）JASPの出力結果を、心理学研究の形式に準拠して記述できる。
（４）心理学論文に書かれている分析結果を読み取ることができる。
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、「DP3」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. ）
各回の授業は、以下の①～③の流れで行います。ただし、進捗状況に応じて、順序を変更する場合があります。
①毎回1つの分析方法を取り上げて、その理法と技法を講義します。
・統計量を手計算してもらうことがあります。
・手計算をするときは、電卓、または、エクセルを使用する予定です。
・講義内容を理解したかを確認するために、小テストを行うことがあります。
②①で学んだ分析方法を、統計ソフトJASPを用いて演習形式で学びます。
・グループワークを取り入れて、JASPの基本操作への理解を深めます。
・JASPの分析結果を心理学研究の形式で記述する方法を学びます。
③①で学習した内容に関する課題を出し、JASPで分析してもらいます。
・②で学んだ操作内容を、実践してもらいます。
・課題の分析結果を、心理学論文に記載する形式でレポートにまとめ、提出してもらいます。
④次回の授業で、提出された課題について、全体に対してフィードバックを行います。
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.)
あり / Yes
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[対面/face to face]：データの要約
分布の特性を表す統計量、グラフの作成
第2回[対面/face to face]：度数の集計
度数分布表（1変数）とクロス集計表（2変数）
第3回[対面/face to face]：度数のカイ二乗検定１
適合度の検定（1変数）
第4回[対面/face to face]：度数のカイ二乗検定２
独立性の検定（2変数）
第5回[対面/face to face]：ランダムサンプリングとデータ
母集団と標本、確率と正規分布
第6回[対面/face to face]：統計的仮説検定
統計的仮説と判定、片側検定と両側検定
第7回[未定/undecided]：対応のないｔ検定１
対応のないｔ検定の考え方と手順、等分散性の検定
第8回[未定/undecided]：対応のないｔ検定２
結果の整理
第9回[未定/undecided]：対応のあるｔ検定１
対応のあるｔ検定の考え方と手順
第10回[未定/undecided]：対応のあるｔ検定２
結果の整理
第11回[未定/undecided]：一元配置の分散分析１
対応のない分散分析の考え方と手順
第12回[未定/undecided]：一元配置の分散分析２
対応のある分散分析の考え方と手順
第13回[未定/undecided]：単回帰分析
散布図の作成、相関係数の算出
第14回[対面/face to face]：最終試験
試験・まとめと解説
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.)
授業内で説明した統計用語やJASPの操作に関して、常に復習を行ってください（1時間）。
授業内で課題が終わらなかった場合は、次回授業までの宿題となります（2時間）。
テキスト（教科書）Textbooks
テキストはありません。
授業中に、適宜プリントを配布します。
参考書References
伊藤尚枝 2014 Q＆Aで理解する統計学の基礎 北大路書房
そのほかの参考書については、授業内で紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
課題の提出（40％）、最終テスト（30％）、授業への取り組み・小テスト（30％）で評価します。
出席については、遅刻２回で、１日の欠席扱いとします。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
図を多く取り入れた資料が好評だったので、資料を積極的に取り入れた授業を行います。
その他の重要事項Others
質問等は、授業中に教室にて受け付けます。