2019年度 シラバス情報詳細

●時間割コード
20190022203

●科目区分
文系基礎科目

●科目名
心理学Ⅱ
●主担当教員名
光永 悠彦

●単位数
2単位

●開講時期
Ⅱ期
火・2
●対象学部
文系



●本授業の目的およびねらい

テーマ:行動計量学と多変量解析,数量化
人間の行動を数量化し,全体の大まかな傾向を可視化する試みは,心理学の世界で長ら
く行われてきたことである。この講義では,数量化するとはどのようなことなのか,デ
ータに基づく議論を行うためには何が必要なのかについて,心理学の研究事例に触れな
がら,多変量解析の分析手法の紹介とあわせて概括する。データに基づく議論をする上
で必要な知識を身につけるとともに,分析結果を批判的に読み解く力を養うことを目標
とする。

●履修条件あるいは関連する科目等

履修条件は特にないが,線形代数やプログラミングの知識があるとよい。

●授業内容

毎回,少なくとも一つの分析手法と,分析手法の適用例を提示する。授業内では適宜小レ
ポートを課す。

 1.導入(1)母集団と標本,ランダムサンプリング
 2.導入(2)社会調査法,ビッグデータとは何か
 3.導入(3)統計的仮説検定と効果量,
 4.基礎(1)相関係数,単回帰分析
 5.基礎(2)重回帰分析
 6.基礎(3)分散分析
 7.基礎(4)因子分析(その1)
 8.基礎(5)因子分析(その2)
 9.応用(1)テスト理論
10.応用(2)数量化
11.応用(3)テキストマイニング
12.応用(4)マルチレベルモデル
13.応用(5)構造方程式モデル(SEM)
14.応用(6)機械学習
15.全体討論

●成績評価の方法

小レポート課題(40%)
期末試験(60%)

●教科書

特に指定しない。

●参考書

平井明代[編著](2018).教育・心理・言語系研究のためのデータ分析 東京図書
南風原朝和(2002).心理統計学の基礎 有斐閣
南風原朝和(2014).続・心理統計学の基礎 有斐閣
他,講義で紹介する.

●注意事項

多変量解析は統計学の一領域でもあり,それゆえ「積み上げ式」の学習が必要です。
ある回の講義を理解するためには,それより前の回に行われた講義を理解する必要があり
ます。多変量解析について学ぶためには,すべての回について出席することが強く推奨さ
れます。

●本授業に関する参照Webページ



●担当者からの言葉(Webページのみ表示)

少し数式を使います。
何事も嫌がらず学習する態度と,先入観なく物事の本質をとらえるための知的好奇心,
最後まで諦めずに考え抜く根気強さが必要です。



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