◆授業科目の目的◆
心理学的な実証研究では、統計学的手法による仮説の検討がよく行われます。この授業では、そうした統計学的手法のうちよく使われるいくつかの方法を活用できる力を養います。
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◆授業科目の到達目標◆
・統計的検定の基礎的事項を理解する。
・平均値の差に関する検定(t検定、一要因分散分析)を行うことができる。
・比率に関する検定(χ自乗検定)を行うことができる。
・相関係数の有意性検定を行うことができる。
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◆授業の概要（テーマ）◆
心理学的データの扱いに関して、統計学の基礎をまず解説します。その上で、各種の統計的検定法の原理と具体的な使い方について指導していきます。コンピュータ上でExcelやSPSSを使いながら、模擬的なデータで実践的に勉強を進めます。
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◆授業計画と授業内容◆
| １. | 統計的検定の考え方と標本抽出分布 |
| ２. | z検定 |
| ３. | t検定その1 |
| ４. | t検定その2 |
| ５. | t検定その3 |
| ６. | 一要因分散分析(1) |
| ７. | 一要因分散分析(2) |
| ８. | 一要因分散分析(3) |
| ９. | 多重比較 |
| 10. | 平均値の検定のまとめ |
| 11. | χ自乗検定(1) |
| 12. | χ自乗検定(2) |
| 13. | χ自乗検定(3) |
| 14. | 相関係数とその有意性検定 |
| 15. | 全体のまとめ |
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| 準備学習のアドバイス |
実際のデータを表計算ソフトExcelや統計分析パッケージSPSS上で扱っていくことが多くなりますから、1年次の「情報処理」でExcelが苦手だった人は復習しておきましょう。毎回新しいことを習いますから、欠席しないようにしてください。やむを得ず欠席した場合には、次の時間までに自習等で補っておきましょう。「先週欠席したのでわかりません」は禁句です。 |
| 成績評価方法と評価基準 |
模擬データを実際に分析し検定結果を記述する試験をコンピュータ上で行います。データによって適切な検定方法が選択されているか、正しい結論が導かれているかを評価します。 |
| テキスト |
特に使用しません。必要なデータや資料は、プリントやファイルの形で配付します。 |
| 連絡先（メールアドレス） |
研究室: F棟3階奥F303 電子メール: kurasawa@shiraume.ac.jp |