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学問の扉

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令和４年度以降入学者 学問の扉
教員名 大場博幸
単位数    2 学年    1 開講区分 文理学部
科目群 教育学科
学期 後期 履修区分 選択
授業の形態 対面授業
授業概要 教育学関連文献で使用されるさまざまな多変量解析の手法について読解・解説・演習を行う。
授業のねらい・到達目標 教育学関連文献にしばしば使用される統計手法を理解し、かつ自らデータ分析でき、さらに分析結果をわかりやすく報告できるようになる。（なお教育学科としての初年次教育は「教育学基礎論」によって行われる。）

得られる情報を客観的に捉え、論理的な思考、批判的な思考をすることができる。（A-3）
この科目は文理学部(学士(教育学))のディプロマポリシーDP1,DP3,DP4及びカリキュラムポリシーCP1,CP4に対応しています。
授業の方法 講義と演習。統計ソフトRを用いる。資料提供および課題提出にはBlackboardを用いる。

※対面授業に参加できない者の要件は、文理学部の「授業の基本方針について」に従う。
※対面授業に参加できない場合。対面授業終了後、Blackboardに記載している期日までにに動画を視聴し、課題を提出する。
授業計画
1 前期の復習と補遺
【事前学習】教科書「基本編」を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書「基本編」の例題の再実行 （2時間）
2 クラスター分析：似たもの同士のグルーピング
【事前学習】教科書p.196-209を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.196-209の例題の実行 （2時間）
3 決定木分析：適否のグルーピング
【事前学習】教科書p.209-212を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.209-212の例題の実行 （2時間）
4 マルチレベル分析：異なる水準のグループを比較する
【事前学習】教科書p.142-147を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.142-147の例題の実行 （2時間）
5 因子分析（1）：理論と準備
【事前学習】教科書p.148-153を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.148-153の例題の実行 （2時間）
6 因子分析（2）：探索的因子分析
【事前学習】教科書p.154-159を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.154-159の例題の実行 （2時間）
7 因子分析（3）：確認的因子分析
【事前学習】教科書p.159-167を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.159-167の例題の実行 （2時間）
8 項目反応理論（IRT）：学力測定
【事前学習】教科書p.168-174を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.168-174の例題の実行 （2時間）
9 構造方程式モデリング（1）：因果関係の分析
【事前学習】教科書p.175-183を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.175-183の例題の実行 （2時間）
10 構造方程式モデリング（2）：モデルの修正
【事前学習】教科書p.183-191を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.183-191の例題の実行 （2時間）
11 潜在ランク理論：連続した分布をランク分けする
【事前学習】教科書p.192-195を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.192-195の例題の実行 （2時間）
12 テキストマイニング：Rによる自然言語処理
【事前学習】教科書p.121-124を読んでおくこと （2時間）
【事後学習】教科書p.121-124の例題の実行 （2時間）
13 非線形回帰分析（1）：ロジスティック回帰分析
【事前学習】配布pdfを読んでおくこと （2時間）
【事後学習】配布pdfの例題の実行 （2時間）
14 非線形回帰分析（2）：一般化線形モデル
【事前学習】配布pdfを読んでおくこと （2時間）
【事後学習】配布pdfの例題の実行 （2時間）
15 多変量解析の手法の復習
【事前学習】教科書の通読 （2時間）
【事後学習】例題の再確認 （2時間）
その他
教科書 小林雄一郎, 濱田彰, 水本篤 『Rによる教育データ分析入門』 オーム社 2020年
第13-14回についてはシラバスの内容に対応するpdfファイルを配布する
参考書 栗原伸一 『入門 統計学：検定から多変量解析・実験計画法まで』 オーム社 2011年
成績評価の方法及び基準 レポート:課題 13回(100%)
オフィスアワー 研究室（新本館）/ 火曜日三時間目

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