大手前大学 通信教育部(通信制大学)の心理学統計法

心理学統計法

※下記の科目詳細は2018年度開講科目です。

基本情報

単位数 2単位 授業方法 通信授業

授業内容

実験や調査により得られたデータを適切に集計し,それらの集計結果を第三者にも分かりやすい形式で表現することができるようになる。
2変数間の関係性を示す「相関」について理解し,図表や統計的分析結果をもって2変数間の関係性について検討できるようになる。
統計的仮説検定について理解し,t検定等,心理学分野でよく使われる各種の検定手法を用いて実験や調査により得られたデータを適切に分析することができるようになる。
官公庁等公的機関による統計や,心理学とその隣接分野の論文等,公表された統計的分析結果を読み解くことができるようになる。

科目情報

学習内容 概要

第1回 代表値,度数分布表,ヒストグラム

データの特徴の記述方法について学ぶ。
主な代表値の特徴と求め方,度数分布表およびヒストグラムとはどのようなものか,それらの作成方法について学習する。

第2回 散布度のいろいろ

主な散布度の特徴と求め方について学ぶ。
散布度のひとつ,「標準偏差」の実用例としての「偏差値」について知り,標準得点(z値)の利用について理解を深める。

第3回 変動係数・正規分布

変動係数とはどのようなものか理解し,その求め方と活用について学ぶ。
正規分布とはどのようなものか理解し,データ分析への活用について学ぶ。

第4回 パーセンタイル・箱ひげ図

「パーセンタイル」とはどのようなものか,そしてその活用法についても学習する。
データのばらつきを視覚化するための手法である「ヒストグラム」について確認する。
「箱ひげ図」についてどのようなものか学び,その作成方法および活用法について学習する。

第5回 グラフでデータを視覚化・データの「尺度」

データを視覚化するためのグラフについて学ぶ。
各種グラフの特徴と目的に応じた使い分けについて学ぶ。
データにはその測定水準により「尺度」という分類があることを知る。
データはその「尺度」により適応できる統計処理方法が異なってくることを学ぶ。

第6回 散布図と相関係数

2つの事柄(変数)の間の関係性について検討するために,散布図や相関係数といったツールが使えることを学ぶ。
さらに,そのような関係性=相関を調べるときに注意すべき点についても学ぶ。

第7回 擬似相関,偏相関係数,独立変数と従属変数

Excel関数による相関係数の求め方について知る。
見せかけの相関である「疑似相関」について理解し,データ分析の際の留意点について学ぶ。
相関を検討する際のツールとしての「偏相関係数」の利用について学ぶ。独立変数および従属変数の考え方について学ぶ。

第8回 クロス集計表

質的変数どうしの関係性を検討するために用いる「クロス集計表」とはどのようなものか学び,その作成方法と解釈の仕方について学ぶ。

第9回 推測統計学,そして仮説検定

「母集団」と「標本」の関係について知る。
一部のデータ=標本から全体=母集団を推定する「推測統計学」の概略について学ぶ。
「仮説検定」の考え方と,その進め方について学ぶ。仮説検定における「第1種の過誤」および「第2種の過誤」について知る。

第10回 カイ二乗検定

質的変数についての代表的な統計的検定手法である「カイ二乗検定」について,それがどのようなものか学ぶ。
さらに,カイ二乗検定のデータ分析への適用についても学ぶ。

第11回 t検定(2群の平均値の差の検定)

2つのグループ間の平均値の差について検討する統計的検定手法である「t検定」について,それがどのようなものか学ぶ。
さらに,データ分析へのt検定の適用について学ぶ。
※Excel「分析ツール」利用

第12回 1要因の分散分析

3つ以上のグループ間の平均値の差について検討する統計的検定手法である「分散分析(1要因)」について,それがどのようなものか学ぶ。
さらに,データ分析への1要因の分散分析の適用と分散分析をした後の多重比較について学ぶ。
※Excel「分析ツール」利用

第13回 2要因の分散分析

要因が2つになった場合の平均値の差について検討する統計的検定手法である「分散分析(2要因)」について,それがどのようなものか学ぶ。
データ分析への2要因の分散分析の適用について学ぶ。
※Excel「分析ツール」利用

第14回 回帰分析

原因―結果関係にありそうな2変数間の因果関係について検討する手法である「回帰分析」の概略について学習する。
回帰分析は「単回帰分析」と「重回帰分析」の2つに大別できるが,それぞれのデータ分析への適用について学ぶ。

第15回 多変量解析について・心理学統計法のまとめ

「多変量解析」について概要を入門的に述べる。
多変量解析の一種で心理学分野でよく用いられる「因子分析」について例題データをもとに入門的に扱う。
本科目の第1回から第15回第2節までに学習した各種統計的手法のふりかえりをおこなう。