日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
現代心理学部/College of Contemporary PsychologyCollege of Contemporary Psychology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
HM310/HM310HM310 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
新座/NiizaNiiza |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木1/Thu.1 Thu.1 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
PSY3220 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
The objective of this course is to learn the basics of statistical analysis methods used in psychological research, as well as the basics of statistical modeling and multivariate data analysis, and to acquire techniques for analyzing data on one’s own.
This course covers the basic statistical modeling and analysis methods used in psychological research by reviewing relevant procedures and examples from existing research; we will mainly focus on major multivariate models and analytical methods. Students will learn to analyze data independently by gaining sufficient knowledge and skills necessary to find adequate analytical methods according to the purpose of their research and nature of their data.
| 1 | ガイダンス |
| 2 | 記述統計の復習 |
| 3 | 統計的仮説検定 |
| 4 | 重回帰分析①（入門） |
| 5 | 重回帰分析②（応用） |
| 6 | 多変量解析概論① |
| 7 | 多変量解析概論② |
| 8 | 主成分分析 |
| 9 | 尺度作成の実際 |
| 10 | 因子分析①（入門） |
| 11 | 因子分析②（応用） |
| 12 | 共分散構造分析①（入門） |
| 13 | 共分散構造分析②（応用） |
| 14 | ソフトウェアによる分析技法 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業時間外の学習については、 必要に応じて別途指示します。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 60 | |
| 平常点 (In-class Points) | 40 |
課題(25%) リアクションペーパー(15%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| なし |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 川端一光・荘島宏二郎 | 心理学のための統計学入門 | 誠信書房 | 2014 | 9784414301878 |
| その他 (Others) | |||||
| 心理学のための統計学シリーズ（誠信書房・2014～2017年） その他、授業時に適時紹介します。 | |||||
心理学領域の研究において用いられている統計解析手法、さらに統計モデリングや多変量データ解析の基礎を学び、自らデータを分析するための技術の習得を目標とする。
The objective of this course is to learn the basics of statistical analysis methods used in psychological research, as well as the basics of statistical modeling and multivariate data analysis, and to acquire techniques for analyzing data on one’s own.
統計解析手法の基礎知識と、多変量データ解析法についての基本的な考え方や主要なモデルについて説明する。また、具体的な研究例を参照しながら解析のための手続きや解析結果の読み取り方についても解説する。研究の目的やデータの性質に応じて、適切な分析手法を選択する上で必要となる知識や技術の習得を目指す。なお、研究における倫理についても扱う。
This course covers the basic statistical modeling and analysis methods used in psychological research by reviewing relevant procedures and examples from existing research; we will mainly focus on major multivariate models and analytical methods. Students will learn to analyze data independently by gaining sufficient knowledge and skills necessary to find adequate analytical methods according to the purpose of their research and nature of their data.
| 1 | ガイダンス |
| 2 | 記述統計の復習 |
| 3 | 統計的仮説検定 |
| 4 | 重回帰分析①（入門） |
| 5 | 重回帰分析②（応用） |
| 6 | 多変量解析概論① |
| 7 | 多変量解析概論② |
| 8 | 主成分分析 |
| 9 | 尺度作成の実際 |
| 10 | 因子分析①（入門） |
| 11 | 因子分析②（応用） |
| 12 | 共分散構造分析①（入門） |
| 13 | 共分散構造分析②（応用） |
| 14 | ソフトウェアによる分析技法 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業時間外の学習については、 必要に応じて別途指示します。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 60 | |
| 平常点 (In-class Points) | 40 |
課題(25%) リアクションペーパー(15%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| なし |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 川端一光・荘島宏二郎 | 心理学のための統計学入門 | 誠信書房 | 2014 | 9784414301878 |
| その他 (Others) | |||||
| 心理学のための統計学シリーズ（誠信書房・2014～2017年） その他、授業時に適時紹介します。 | |||||