日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
現代心理学研究科/Graduate School of Contemporary PsychologyGraduate School of Contemporary Psychology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
UM213/UM213UM213 |
| 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 |
金4/Fri.4 Fri.4 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 |
PSY5220 |
| 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 |
×（履修中止不可/ Not 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。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/cp.html |
| 備考/ NotesNotes |
Students will develop an understanding of the theoretical foundations of major data analysis methods used in psychological research. They will then be able to select the most appropriate analytical method(s) for their own fields and research questions. As they deepen their theoretical understanding, students will also practice conducting analyses using computer software. Together, these experiences will enable them to interpret results appropriately and avoid common misapplications of statistical methods.
This course covers representative data analysis methods to deepen students’ understanding of their theoretical foundations, analytic procedures, software applications, and key considerations for conducting appropriate data analyses.
| 1 | Course Introduction |
| 2 | Variables and research design Descriptive statistics |
| 3 | Probability, sampling and distributions Hypothesis testing and statistical significance |
| 4 | Correlational analysis: Pearson Correlation Coefficient (r) |
| 5 | Analyses of differences between two conditions: the t-test |
| 6 | Issues of significance |
| 7 | Measures of association |
| 8 | Analysis of differences between three or more conditions |
| 9 | Regression analysis |
| 10 | Introduction to factor analysis |
| 11 | Structural Equation Modeling |
| 12 | Non-parametric statistics |
| 13 | Introduction to Analysis Examples |
| 14 | Course Summary |
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関する指示は，必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業内の発表(50%) 授業内での取り組み(50%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業時にそれぞれのデータ解析法に応じた文献を指示する。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Barbara G. Tabachnick (著), Linda S. Fidell (著) | Using Multivariate Statistics: Pearson New International Edition | Pearson | 2013 | 9781292021317 |
| 2 | Christine Dancey (著), John Reidy (著) | Statistics without Maths for Psychology | Pearson | 2020 | 9781292463445 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業時に適宜紹介する。 | |||||
心理学研究において用いられる主要なデータ解析法について，理論的な枠組みを理解する。
自分の研究領域と関心に基づく研究課題（リサーチクエスチョン）に対応したデータ分析の方法を適切に選択できるようになる。
誤用を避け，結果を適切に解釈できるよう分析方法の理論的な理解を深めつつ，具体的な分析手続を習得する。
Students will develop an understanding of the theoretical foundations of major data analysis methods used in psychological research. They will then be able to select the most appropriate analytical method(s) for their own fields and research questions. As they deepen their theoretical understanding, students will also practice conducting analyses using computer software. Together, these experiences will enable them to interpret results appropriately and avoid common misapplications of statistical methods.
代表的なデータ解析法を取り上げ，理論的な考え方, 分析手順，ソフトウェアの使い方，分析における留意点について理解を深める。
「心理学研究」、「社会心理学研究」、「パーソナリティ心理学研究」などに掲載されている論文内で使用されている分析についても紹介する。
This course covers representative data analysis methods to deepen students’ understanding of their theoretical foundations, analytic procedures, software applications, and key considerations for conducting appropriate data analyses.
| 1 | Course Introduction |
| 2 | Variables and research design Descriptive statistics |
| 3 | Probability, sampling and distributions Hypothesis testing and statistical significance |
| 4 | Correlational analysis: Pearson Correlation Coefficient (r) |
| 5 | Analyses of differences between two conditions: the t-test |
| 6 | Issues of significance |
| 7 | Measures of association |
| 8 | Analysis of differences between three or more conditions |
| 9 | Regression analysis |
| 10 | Introduction to factor analysis |
| 11 | Structural Equation Modeling |
| 12 | Non-parametric statistics |
| 13 | Introduction to Analysis Examples |
| 14 | Course Summary |
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関する指示は，必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
授業内の発表(50%) 授業内での取り組み(50%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業時にそれぞれのデータ解析法に応じた文献を指示する。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Barbara G. Tabachnick (著), Linda S. Fidell (著) | Using Multivariate Statistics: Pearson New International Edition | Pearson | 2013 | 9781292021317 |
| 2 | Christine Dancey (著), John Reidy (著) | Statistics without Maths for Psychology | Pearson | 2020 | 9781292463445 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業時に適宜紹介する。 | |||||