現代福祉学部Faculty of Social Policy and Administration
PRI200JA（情報学基礎 / Principles of informatics 200）心理学統計法（TUVWXYクラス）Psychological Statistics
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 | 2023 |
| 授業コードClass code | N1401 |
| 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 | 金1/Fri.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 多現福‐コンピ実 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 2018年度以降入学者のみ受講可能。クラス指定あり、指定されたクラスを登録すること。2017年度以前入学者は「N6401 心理データ解析Ⅰ（TUVWXYクラス）」を受講すること。 |
| 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) | |
| 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) |
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 will provide students with basic concepts of psychological statistics and statistical computing methods. Topics covered include descriptive measures, measures of relationship, statistical inference, and hypothesis testing. The primary purpose of the course is to help students become familiar with basic concepts of psychological statistics and data analysis using R.
At the end of the course, students are expected to understand the statistical methods used in psychology, to be able to select appropriate data analysis methods according to research hypotheses, and to practice psychometric statistical methods in practice.
Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
Final grade will be calculated according to the following process: Mid-term examinations (50%), term-end examination (50%), and in-class contribution.
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
統計解析用ソフトウェアのR言語を使い、心理学統計法について、特に心理学で用いられる記述統計と推測統計を中心に実践的技術を習得します。
到達目標Goal
心理学で用いられる統計学的方法を理解し、研究仮説に応じて適切なデータ解析法を選択でき、心理学統計法を実践的に実行でき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、「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. ）
講義とPCを用いた実習を並行します。
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
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]：ガイダンス
内容説明、使用する機材等の確認
第2回[対面/face to face]：基本的演算
基礎知識、演算記号の理解と使用
第3回[対面/face to face]：代表値と散布度
基本的な統計量とデータについて
第4回[対面/face to face]：2変数の関係
変数同士の関係性について
第5回[対面/face to face]：相関係数
共分散と相関係数、データの把握
第6回[対面/face to face]：連関
連関、χ2乗値、連関係数
第7回[対面/face to face]：回帰分析
単回帰分析と統計量
第8回[対面/face to face]：正規分布
確率分布の基本について
第9回[対面/face to face]：2項分布
2項分布から様々な分布へ
第10回[対面/face to face]：有意性検定
推測統計の基礎と考え方
第11回[対面/face to face]：1標本と2標本のt検定
平均値の検定から様々な検定へ
第12回[対面/face to face]：相関と連関の検定
推測統計の概要・応用
第13回[対面/face to face]：分散分析
様々な分散分析
第14回[対面/face to face]：試験・まとめと解説
期末試験の実施
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.)
小テスト・課題等を課しますので、必ず提出して下さい。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・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
はじめてR言語を使用する人が多いと思いますので、最初に説明します。なお、情報実習室で利用するパソコンはWindowsパソコンです。
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。
復習をして下さい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報実習室での授業のため、備え付けの機材を使用します。
主に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。
その他の重要事項Others
授業の展開によって若干の予定変更はあり得ると思います。