シラバス参照

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2026/03/24 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
心理学統計法Ⅰ/Psychological Statistics Ⅰ
時間割コード
/Course Code
I571680001
開講所属
/Course Offered by
総合文化学部人間福祉学科心理カウンセリング専攻/College of Global and Regional Culture Department of Human Welfare
開講区分
/semester offered
前期/First Semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
3,4
主担当教員
/Main Instructor
山岡 明奈/Akina YAMAOKA
科目区分
/Course Group
 
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
山岡 明奈/Akina YAMAOKA 人間福祉学科/Department of Human Welfare
※ポリシーとの関連性
/*Relevance to Policy
専攻カリキュラムポリシー1.および2.に相当する科目
授業に関する問い合わせ
/Inquiries about classes
研究室:5号館534
akina@okiu.ac.jp
学びの準備
/Prepare to learn
ねらい
/Goal
心理学の論文を読むために必要な統計の知識を学ぶことと,卒業研究で統計的な分析を行うために必要な技術を身に着けることを目的とした授業です。
メッセージ
/Message
卒業論文執筆に必要な技術を一緒に身に着けていきましょう!
到達目標
/Attainment Targets
①心理学の論文を読むために必要な統計の知識を理解する
②収集したデータの下処理,分析方法の選択,分析の実行ができるようになる
学びの実践
/Learning Practices
授業計画
/Class Plan
テキスト・参考文献・資料など
/Textbooks, references, materials, etc.
・授業資料をmoodleもしくはGLEXAを用いて,電子ファイルで配信します。必要に応じて各自印刷してください。
【参考資料】
小宮 あすか・布井 雅人(2018)Excelで今すぐはじめる心理統計 簡単ツールHADで基本を身につける 講談社
学びの手立て
/Way of learning
・必ず,心理統計学基礎を履修してから受講するようにしてください。心理統計学基礎を履修していない者については,この科目の履修を認めません。
・一度授業を休んでしまうとついていくのが難しくなりますので,原則毎回出席するようにしてください。
・HADという統計ソフトを用いて授業を進めていきます。データの保存のためにUSBがあると便利です。
評価
/Evaluation
・平常点(30%)と課題(70%)で評価します。課題は,毎回の課題の提出率と提出遅れの有無,および内容が評価対象となります。
生成AIの利用について
/Generative AI Usage
生成AIの利用範囲
/Rules for the use of Generative AI Usage
①利用を認めない(教員の指示がある場合を除く)
補足事項(任意)
/Additional Information
学びの継続
/Continuing to learn
次のステージ・関連科目
/Next Stage and Related Courses
・この講義で学んだ内容を,心理調査法や,心理学専門演習ⅡA・ⅡBに生かしましょう
授業外学修時間の考え方
/Overtime Learning
授業外学修時間はシラバスの授業計画を参考にして、計画・実施してください。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
授業計画
/Class Plan
授業時間外学修の内容
/Out-of-Class Learning
備考
/Notes
1 1 オリエンテーション オリエンテーション資料の理解
2 2 統計的検定の理解(t検定,相関係数) 授業の復習
3 3 一要因分散分析の理論 授業の復習
4 4 二要因分散分析の理論 授業の復習
5 5 回帰分析の理論 授業の復習
6 6 因子分析の理論 授業の復習
7 7 媒介分析,パス解析,共分散構造分析の理論 授業の復習
8 8 HADのダウンロードとデータの下処理 下処理の完成
9 9 変数の作成と記述統計量 記述統計量の表の作成
10 10 t検定と相関係数 t検定と相関係数の結果の作成
11 11 一要因分散分析の実践 一要因分散分析の結果の作成
12 12 二要因分散分析の実践 二要因分散分析の結果の作成
13 13 回帰分析の実践 回帰分析の結果の作成
14 14 因子分析の実践 因子分析の結果の作成
15 15 媒介分析,パス解析,共分散構造分析の実践 各分析の結果の作成

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