●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。
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●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。
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●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
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●成績評価の方法
小レポート課題(40%) 期末試験(60%)
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●教科書
特に指定しない。
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●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.
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●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。
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●本授業に関する参照Webページ
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●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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