| サブタイトル | | | 論文作成のための具体的なデータ解析の方法の解説 a |
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| 科目のねらい | | | 卒論作成に役立つ具体的なデータ解析の方法の概要を解説し、卒論に応用できるようにすることを目指す。単なる統計ソフトの学習では、方法の適用を間違える可能性が高いので、方法の基礎にある仮定や理論に関する初歩的知識を学ぶことを主眼とする。 |
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| 到達目標 | | | 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。 この授業では、２つの代表的な方法を取りあげ具体例を中心に解説する。特に計量ゼミの３，４年生で未だ取っていない学生は特別の事情を除き必ず取得すること。 |
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授業の内容・
計画 | | １. 基礎集計
1年次での心理統計学の復習も兼ねて、1変量もしくは2変量データの基礎集計の方法を学ぶ。
1. 具体例１（本学入学生対象の永平寺参禅調査データ）
2. カテゴリー変数の度数分布と変数間の関連性の有無の検定
3. 具体例２（筆跡と性格の関連性の分析のための調査データ）
4. 定量変数の度数分布と２つの変数間の相関係数とその検定
２．因子分析
心理学では、例えば性格、知能、対人態度・印象、筆跡特徴など、現象そのものをたくさんの尺度で測定する必要がある。因子分析は、これらの尺度のうち似たもの同士をグルーピングするためのよく使われる１つの方法である。
1. 因子分析の目的と具体例
2. 最小限知っておきたい因子分析モデルとその解法（主因子解）
3. 可能な限り単純な因子の構造（単純構造とバリマックス回転）
4. 因子上の個人差を表す得点とその推定法 |
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評価方法
（基準等） | | | 試験の成績及び出席状況、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。 |
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授業外の学修
(予習･復習) | | | 学期の初めに配布するパワーポイント資料を授業ごと、あらかじめ予習し、授業後にはその時に内容を読み直し、復習すること。 |
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教科書・
参考書 | | | 学期初めの授業時に、春学期のテキスト(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URL | | | | | 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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| 質疑応答 | | | 原則的には、オフィスアワー時に前もってアポイントを取り研究室に来ること。 |
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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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| 画像 | | |
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| ファイル | | |
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| 更新日付 | | 2015/02/06 14:38:07 |