心理統計法特講（１）および（２）
第１回
オリエンテーション （１）
授業の概要 (目的)
研究活動に必要な統計の知識、技術の修得
理論的な整理
実践的な技術
一般的な情報処理リテラシーの修得
ネットワークの利用
ソフトウェアの活用
ICT 能力の育成（管理、説明、協働）
授業計画
1 ｵﾘｴﾝﾃｰｼｮﾝ
2 記述統計処理の基礎 （変数）
3 推測統計の理論 （標本分布）
4, 5 確率分布（数学的基礎）
6, 7 統計的仮説検定
8, 9 分散分析
10 相関と回帰
11, 12 因子分析
13 – 15 構造方程式モデリング
履修上の注意､ その他 以下の基礎統計の知識を受講の前提とする｡代表値と散布度(分散､標準偏差など)､相関と回帰(積率相関係数など)､推測統計の基礎｡
（２） 授業の概要 (目的) 多変量解析についての基礎を理解する
（２） 授業計画
1 – 3 重回帰分析
4 – 5 数量化理論
6 判別分析
7 ｸﾗｽﾀｰ分析
8 多次元尺度構成法
9 - 13 構造方程式モデリングの応用
14,15 構造方程式モデリングの実際
履修上の注意､ その他 心理統計法特講(1) における内容の知識を受講の前提とするが､知識を有すると思うものは(2)のみ受講してさしつかえない｡
なお､因子分析等は(1)で取り上げる｡
成績評価の方法 授業への参加(理解･発表)の程度 50 %
ﾚﾎﾟｰﾄ提出(数回) 50 %
ﾃｷｽﾄ 参考Web site
鵜沼・長谷川(2016).
改訂版はじめての心理統計法. 東京図書.
早稲田大学 小塩
http://www.f.waseda.jp/oshio.at/index.html
講義のすすめかた
事前課題（全員）
講義で、次回までの事前課題指定
発表（分担）
資料（.pptx)をGoogle Drive のフォルダに前日Up
質問と討論
全員、提出課題（講義後、提出）と質問を用意
レポート
受講予定者 Google のアカウントを取得する
メールを hideyukiunuma@gmail.com へ
フォルダの資料を参照
提出課題をupload
練習問題 以下の文章がそれぞれ適切かどうか，○か×で答えなさい。
①質的変数の度数分布表では，変数のカテゴリーごとに度数を集計する。
②質的変数の度数分布を図示する際には，横軸に度数，縦軸にカテゴリーをとることができる。
③量的変数の度数分布表では，変数の値をグループ化して階級に分けなければならない。
④量的変数の度数分布を図示する場合，ヒストグラムでは横軸の階級の間を離してはならない。
練習問題２ 以下の文章がそれぞれ適切かどうか，○か×で答えなさい。
①ある国の給与所得の分布を調べたところ，低い所得の度数が多く，また極端に高い所得の度数がごく少数あった。そこで，代表値として平均値をもとめた。
②100人の被験者に７色の色から「最も好きな色」を選ばせた。最も好まれる色を明らかにするために最頻値をもとめたところ35であった。
③一般に，中央値と平均値は一致しない。
練習問題３ 以下の文章がそれぞれ適切かどうか，○か×で答えなさい。
①40人のクラスで100点満点の英語のテストの成績の結果から，どの程度の個人差があったのかを調べるために平均点をもとめて検討した。
②ある工場の２つの生産ラインA，Bで，同一のポテトチップを1000袋ずつ生産した。各袋の重さを測定して，どれだけ安定した製品が生産されていたかを分析したところ，ラインAの標準偏差は10g，Bは5gであった。したがって，Aのほうが安定した生産がおこなわれていたといえる
③四分位偏差は平均値とともに報告されることが多い。
④ 名義尺度のデータでは，範囲（range）をもとめることはできない
次回までの（事前）課題
（受講意思の有無を早めにメールで連絡）
hide.unuma@kgwu.ac.jp
hideyukiunuma@gmail.com
PCメールのアドレスを取得する
大学のアドレスでもよい XXXXXX@kgwu.ac.jp
フリーメールならば、家でも見られる
hideyukiunuma@gmail.com ← google
次回までの自習
小塩研究室 データ解析Basic
http://www.f.waseda.jp/oshio.at/edu/data_b/top.html
入力と代表値 基礎統計の復習とSPSSの使いかた
Excelの基礎
入力，保存，四則演算，関数（平均，標準偏差）
配布された資料のデータファイルをつくる
Excelファイル，SPSSデータファイル
データを要約する
予習
テキスト 鵜沼・長谷川 第２章
pp. 16-44