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授業の概要
（目標） | | 諸君が３年次・４年次でレポートや研究論文を仕上げるには、心理統計学で学んだ知識だけでは不十分なことが多い。この講義では、春学期の計量心理学a と異なり、つぎの３つの代表的な方法を取りあげ、それぞれ原則的に４、５回づつ解説する。学期初めの授業で配布するテキストに関するより詳しい解説はインターネットの千野のホームページ上に掲載してあるので、それについて知りたい者は自宅や下宿から参照するとよい。
各テーマごと、最初の１・２回は諸君の先輩の卒論の具体例を提示し、当該レポートや研究論文の目的の達成にとって当該解析方法がいかに有効であるのかを示す。次の３・４回で下位テーマの解説を具体例と照らし合わせながら行ない、最後に当該テーマの要約を行う。
この科目は諸君がどの領域へ進もうとも役に立つし、卒論のデータ解析方法としてきわめて有効なツールとなる。さらに、最近の一部上場企業の経営者に対する調査の結果、文系の学生でも統計学的方法については大学でしっかりと勉強しておくよう、７割の経営者が望んでいるので、多くの学生の受講を勧める。 |
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授業の内容・
スケジュール | | １．重回帰分析
心理学的仮説の多くは、何らかの定量的心理変数の変動に、どのような説明ないし予測のための変数が効いているのか、という問題に関するものである。そのような仮説の検討のための伝統的な方法としての重回帰分析の基礎的概念と、統計ソフトSAS等による具体的な利用方法を、先輩の卒論データへの適用例から学ぶ。
２．共分散構造分析
観測される複数の心理尺度間の相関や共分散の情報を、観測変数の背後にあると想定される小数の目には見えない変数（潜在変数という）及びそれらの因果関係を仮定して説明する一般的な方法である共分散構造分析を、先輩の卒論データへの適用例から学ぶ。
３. 判別分析
心理学の多くの領域では、複数のグループや何らかの心理変数への反応の違いを、それとは異なる複数の定量的変数により分類したり判別したりすることがよくある。そのための方法を、先輩の卒論データへの適用例から学ぶ。
４．ロジスティック回帰分析
説明変数の統計的検定ができない判別分析に対して、これを可能にするのがロジスティック回帰分析である。先輩の卒論データ等への適用例を示す。 |
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評価方法
（基準等） | | | 試験の成績及び参加度、授業中の意欲（質問内容、回数等で評価）を加味して評価する。なお、参加度や意欲に関しては、定期試験の成績に対して、減点方式で評価する。 |
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テキスト・
参考文献 | | | 学期初めの授業時に秋学期のテキスト（無料）を配布する。また、毎回の授業までに、前回の授業の復習、および予想されるつぎの授業の部分を熟読し予習しておくこと。 |
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参照ホーム
ページ | | | | | 1. | 千野研究室 | 講義ノート「データ解析/基礎と応用 I」 | |
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| 備考 | | | 授業中にわからない点は極力質問すること。学内・外からのメールや、担当者作成の本学ホームページ上のテキスト画面に用意したメールツールや訪問者コーナー（掲示板）からも可能。 |
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| 更新日付 | | 2014/08/15 11:32:55 |