開講年度 2023 開講学科 2018年心身科学部心理学科 科目名 発展講義５ａ（心理測定と多変量データ解析） 担当教員 小野島　昂洋 学期曜日時限 春学期 金曜日 １時限 チームコード 5g28i6p 科目区分 選択 授業形態 講義 対象学年 ３年 単位数 2 科目ナンバー Y331-286-11 関連性が高い ディプロマ・ポリシー Y-DP2-1　科学的視点の形成(知識) ◎ Y-DP2-2　科学的視点の形成(技術) ◎ Y-DP4-1　職業への応用(知識) ◎ Y-DP4-2　職業への応用(技術) ◎ キャンパス 日進キャンパス 担当教員の実務経験 テーマ Rで学ぶ重回帰分析と探索的因子分析 授業の概要 心理学統計法の知識の確認を行うとともに，心理学研究における多変量解析の考え方と手法を身につけることを目的とする。春学期の講義では，重回帰分析と探索的因子分析に焦点を当てる。重回帰分析は単回帰分析を拡張したもので，1つの目的変数（従属変数）を2つ以上の説明変数（独立変数）で説明したり予測したりする際に用いられる。探索的因子分析は，複数の観測変数の相関関係を実際には観測されない潜在変数で説明するもので，心理尺度の開発の初期段階で頻繁に用いられる。調査研究で用いることができるようにこれらの知識の獲得を目指す。また，統計解析用のプログラミング言語のRを用いてソフトウェアを用いた解析の演習も行う。 授業の到達 目標 ①重回帰分析の結果を読み取り，その意味を説明できる。 ②統計ソフトウェアを用いて重回帰分析を実施することができる。 ③因子分析の結果を読み取り，その意味を説明できる。 ④統計ソフトウェアを用いて因子分析を実施することができる。 課題 （定期試験 ・レポート試験 ・授業内試験など）の フィードバック方法 リアクションペーパーの内容については授業冒頭で紹介したり，質問への回答を載せたファイルをTeamsで配信したりする。授業後の課題についても授業内で解説を行うことがある。 使用言語 日本語 実務経験をいかした教育内容 授業計画 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 オリエンテーション 心理学統計法の知識の確認 授業前に，心理学統計法で用いた教科書および授業資料をよく読み直しておくこと（120）。 授業後に，テキストを概観しておくこと（120）。 2 統計解析環境Rの利用1 オブジェクトの作成と関数の利用 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 3 統計解析環境Rの利用2 パッケージの利用とデータフレームの操作 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 4 統計解析環境Rの利用3 データフレームの応用的操作 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 5 回帰分析1 回帰分析の考え方 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 6 回帰分析2 重回帰分析の考え方 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 7 回帰分析3 重回帰分析の注意点 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 8 回帰分析4 回帰分析の結果の読み取りと報告 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 9 回帰分析5 回帰分析のまとめと演習 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 10 因子分析1 因子分析の考え方 授業前に，配布資料を読んで疑問点を整理すること（90）。 授業後に，テキストを読み直し提示された課題を行うこと（90）。 11 因子分析2 探索的因子分析における因子数の決定と軸の回転 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 12 因子分析3 探索的因子分析における標本サイズと項目数 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 13 因子分析4 探索的因子分析の結果の読み取りと報告 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 14 因子分析5 因子分析のまとめと演習 授業前に，テキストの指示された箇所や配布資料を読んで疑問点を整理すること（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 15 まとめ 春学期のまとめとレポートの作成の留意点 授業前に，テキストおよび今までの授業資料を読み直すこと（120）。 授業後に提示された課題を行うこと（120）。 試験実施方法 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法 評価方法 割合 評価基準 日々の提出課題 40 授業内容を理解しているか，データが適切に分析されているか。 レポート 60 データが適切に分析されているか，必要な事項が記載されているか。 テキスト 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『言葉と数式で理解する多変量解析入門』 小杉考司 北大路書房 2500 9784762830471 参考書 　　・ 参考資料 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『多変量解析法入門』 永田靖・棟近雅彦 サイエンス社 2200 9784781909806 参考ＵＲＬ 質疑応答 授業時間内およびオフィスアワーに受け付ける。 備考 秋学期開講の「発展講義５ｂ（心理測定と多変量データ解析）/特殊講義１０ｂ（心理測定と多変量データ解析）」を履修する予定の方は，春学期の「発展講義５a」（この科目）を必ず履修するようにしてください。 秋学期の「発展講義５b」を履修する予定のない方で「発展講義５a」（この科目）のみ履修することも可能です。 画像 ファイル 更新日付 2023/02/01 16:27:19