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心理統計法研究

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科目名
平成30年度入学者		 心理統計法研究
科目名
平成29年度以前入学者		 心理統計法研究1
教員名 宮埜　壽夫
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
学期 前期 履修区分 選択
授業テーマ 【臨床心理士選択必修科目A群】
心理学における計量的アプローチ：多変量データの統計的解析法
授業のねらい・到達目標 心理学において用いられる主成分分析、因子分析、尺度構成法、構造方程式モデリング、クラスター分析などの多変量データ解析法について、データ解析環境Rの使用法を含め、実践的に理解し、適切に利用できるようになることを目標とする
授業の方法 各解析法について教科書および事前に配布する資料を使い講義すると同時に、その利用法を解析環境Rを用いて、受講者に課題を与えながら説明する。
事前学修・事後学修，授業計画コメント 事前に配布される資料及び教科書により、授業内容をあらかじめ確認しておくこと。授業で取り上げた解析法については、次回の授業までに受講者は解析ソフトを用いて必ず確認すること。授業は、受講者のデータ解析に関する基礎的知識、計算機に関する知識を考慮して進めるため、シラバスに記載されている計画通りには進まない可能性があります。次回の授業までに学修しておくべきことについては、授業の終わりに毎回お知らせします。
授業計画
1 ガイダンス：講義の進め方、データ解析環境R、計算機の利用について
2 心理学における多変量データの形式とRによる基本的な扱い方
「準備」計算機の使い方、とくに使用する計算機でRが使用可能な状態にあるかを確認すること。
3 相関と回帰、線形重回帰分析
「準備」前回で学んだRの基本的な使用法を確認しておくこと
4 主成分分析（１）総合得点と信頼性
「準備」線形重回帰モデルの性質を確認しておくこと
5 主成分分析（２）主成分方向と主成分得点
「準備」前回で学んだ総合得点の意味をよく理解しておくこと
6 因子分析（１）心理テストと因子分析モデル
「準備」主成分分析について復習しておくこと
7 因子分析（２）因子分析モデルによる分析法
「準備」因子分析モデルの考え方を確認しておくこと
8 因子分析（３）実データの因子分析
「準備」因子分析の手順を確認しておくこと
9 因果モデルによる分析：構造方程式モデリング（パス解析）
「準備」因子分析モデルの復習をしておくこと
10 構造方程式モデリング（確証的因子分析と共分散構造分析）
「準備」前回に学んだパス解析について復習しておくこと
11 類似性判断と多次元表現：多次元尺度構成法
「準備」対象が類似していると判断する根拠について考えておくこと
12 クラスター分析
「準備」前回に学んだ類似度、距離について復習しておくこと
13 対応分析（１）カテゴリー判断と分割表
「準備」ピアソンのカイ2乗統計量について復習しておくこと
14 対応分析（２）分割表の分析
「準備」分割表の読み方について確認しておくこと
15 まとめ
「準備」本講義に対する改善要望があればまとめておくこと
その他
教科書 宮埜寿夫 『心理学研究法６計量・数理』  誠信書房 2015年 第1版
本学心理学専攻の大学院生のためにこれまで行ってきた授業の内容を著書としてまとめたものです。
参考書 大山　正・岩脇三良・宮埜寿夫 『心理学研究法』 サイエンス社 2005年 第1版
多変量データの解析法だけでなく、心理学における研究方法、レポート・論文の書き方が丁寧に書かれています
成績評価の方法及び基準 レポート(30%)、授業参画度(70%)
授業参画度は、授業中に与えられる課題に関する評価。レポートは２回程度提出を求めますが、分析結果を報告する際に必要な知識の修得を目的としています。
オフィスアワー 授業終了後、適宜。また、質問はe-mailによっても対応します
備考 e-mailアドレスは、授業の初回にお知らせします

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