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）

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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

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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｡

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（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

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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.

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​　知覚認知心理学研究室　川村学園女子大学（本HP）

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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）

質問と討論
全員、提出課題（講義後、提出）と質問を用意

​

レポートメールを　hide.unuma@kgwu.ac.jp へ   

 →     「大学サーバへ招待」 　

 

フォルダの資料を参照     

提出課題をupload     

    

課題

配布された資料のデータファイルをつくる
Excelファイル→ csv ファイルに変換

Rの利用

　Rとは

　インストール

データを要約する

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予習
テキスト　鵜沼・長谷川　第２章　
pp. 16-44