現代福祉学部Faculty of Social Policy and Administration
PRI200JC（情報学基礎 / Principles of informatics 200）心理データ解析Data Analysis in Psychological Research
服部 環Tamaki HATTORI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 現代福祉学部Faculty of Social Policy and Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | N0318,N0319 |
| 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 | 木1/Thu.1,木2/Thu.2 |
| 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 | 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 | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2021年度以前）Category (~2021) |
臨床心理学科 総合教育科目 情報・調査系科目 |
| カテゴリー（福祉コミュニティ）Category (Department of Community Development) | |
| カテゴリー（臨床心理）Category (Department of Clinical Psychology) | |
| カテゴリー福祉コミュニティ学科（2020年度以前入学者）Category福祉コミュニティ学科 (~2020) | |
| カテゴリー福祉コミュニティ学科（2021年度以降入学者）Category福祉コミュニティ学科 (2021~) | |
| カテゴリー臨床心理学科（2020年度以前入学者）Category臨床心理学科 (~2020) | |
| カテゴリー臨床心理学科（2021年度以降入学者）Category臨床心理学科 (2021~) |
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Outline (in English)
This course is the second part of a two-part series for statistical methods in psychology. Students will learn about one- and two-way ANOVA, multiple comparison of means, multiple regression analysis, and factor analysis. The primary goal of the course is to help students develop skills necessary to conduct multivariate statistical analysis.
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
統計的仮説検定と多変量解析法を中心として，主に統計解析用パソコンソフトウェアR言語を利用しながら心理データ解析の技法を学びます。
到達目標Goal
心理学の研究で頻繁に利用される技法の考え方と心理データへの適用方法を理解すること，さらに，そうした技法が算出する統計量を適切に解釈できることを到達目標とします。
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、「DP2」と「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. ）
授業計画に沿った講義と実習を繰り返していきます。
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
授業内容と計画，使用機器，必要なパッケージを確認します
第2回：基本的統計量（代表値と散布度）
代表値と散布度について学びます
第3回：基本的統計量（共分散と相関係数）
共分散と相関係数を学びます
第4回：統計的仮説検定
統計的仮説検定を復習します
第5回：分散分析の基礎
分散分析の考え方を学びます
第6回：参加者間1要因の分散分析
参加者間1要因の分散分析を学びます
第7回：参加者内1要因の分散分析
参加者内1要因の分散分析を学びます
第8回：参加者間2要因の分散分析
参加者間2要因の分散分析を学びます
第9回：単回帰分析
単回帰分析を通して回帰分析の考え方を学びます
第10回：重回帰分析
重回帰分析の基礎、変数選択法について学びます
第11回：因子分析
因子分析の基礎、因子負荷量の推定、因子軸の回転方法について学びます
第12回：構造方程式モデリング
構造方程式モデリングの基礎を学びます
第13回：統計的仮説検定に関する復習
平均値、相関係数、連関、分散分析に関する検定を復習します
第14回：試験・まとめと解説
期末試験を実施します
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.)
段階的に解析法を学んでいきますので，復習が大切です。課題を課しますので、提出して下さい。本授業の準備・復習時間は各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
読んでわかる心理統計法（服部 環・山際勇一郎［著］ サイエンス社）
参考書References
服部 環・海保博之 Q&A心理データ解析（福村出版）
山際勇一郎・服部 環 文系のためのSPSSデータ解析（ナカニシヤ出版）
服部 環 心理と教育のためのRによるデータ解析（福村出版）
成績評価の方法と基準Grading criteria
小テスト（50％）と期末試験の結果（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
最初に心理学統計法（春学期）の復習をしますが、心理学統計法で説明した基礎的事項を受講生が理解・習得できていることを前提に授業を進めます。
受講生が積極的に授業へ参加できるよう工夫したいと思います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
学習支援システムを用いて資料を配付しますので、読み取りができるよう準備をしておいて下さい。