| シラバス参照 |
| 年度 | 2021 |
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| 科目名 | データ処理論Ⅰ |
| 担当者名 | 松村 憲一 |
| 単位 | 2 |
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科目目的 Course Objectives |
心理学や社会科学で、アンケート調査や実験を行った際、そのデータ処理になくてはならない統計的な検定の具体的手順を理解し、パソコンによるデータ処理スキルを習得することを目的とする。 |
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到達目標 Class Goal |
１．心理学的手法により収集されたデータをパソコンを用いて適切に分析できる。 ２．分析結果を文章や図表を用いて、説明することができる。 |
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授業内容 The Content of the Course |
心理学における統計分析に必要な統計的仮説検定の理解を深め，パソコンを使ったデータ処理について学ぶ。なお、授業の進行状況等により、受講生と相談の上、講義計画を変更することがある。 |
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授業計画 Class Plan |
授業計画は以下の通りである。 第1回 イントロダクション，情報処理の基礎 第2回 データ分析のためのExcel基礎 第3回 Rの基本操作と記述統計量の算出 第4回 実験計画とデータシート 第5回 Rによるデータの加工 第6回 データの可視化（Rによるグラフ作成） 第7回 散布図の作成 第8回 相関係数の算出（１） 第9回 相関係数の算出（２） 第10回 対応のないt検定 第11回 対応のあるt検定 第12回 分散分析 第13回 名義尺度のノンパラメトリック検定 第14回 表とグラフの書式 第15回 まとめ ・2年前期「心理学統計法（基礎）」での学習内容について，練習問題等を実施しその解説と質疑応答を通じて理解を深める。 ・質問・不明な点などについては、オフィスアワー等を利用して積極的に個別指導を図る。 ・各テーマについて、随時Excel、Rを用いた統計処理課題（宿題）を実施する。 各課題の正解や考え方については後日の講義で解説する。 ・このように、演習的性格がきわめて強い授業であることから、学生の積極的参加を求める。 |
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授業方法 Class Method |
主にオンデマンド型遠隔授業でおこなう。 |
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アクティブ・ラーニングの形態 Form of Active Learning |
授業内容の理解を深め，分析スキルを身につけるため，講義時に提示される演習課題に取り組む（自主学習）。講義の中で，課題に関する解説をおこなう。 |
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準備学習（予習・復習等） Review and Preview |
ほぼ毎回，復習のための演習課題を課し提出を求める。 翌週，解説し理解を深める。 |
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評価方法 Evaluation Method |
・平常点(100点) 平常点等配点内訳:課題の提出と評価：100点 |
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課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法 Task Feedback |
ほぼ毎回，復習のための演習課題を課し提出を求める。 翌週，解説する。 |
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教科書 Textbook |
Rによる心理・調査データ解析 第2版/緒賀郷志/東京図書 |
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教科書コメント |
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参考書 Reference Books |
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地域との連携 Cooperation with the Community |
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受講上の注意 Notices |
心理学で卒論を書く予定の学生は履修が望ましい。 本講義は，2年前期「心理学統計法（基礎）」の受講を前提としている。併せて履修しておくこと。 本講義では、統計ソフトウェア R を使用する。そのセットアップの説明を見て、使用するPC（Windows or macOS）で、Rを利用できる環境を自分で整える必要がある。 |
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卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連 Relation to the Diploma and Degree Policy |
１．知識・理解 1-1 心理学に関する基礎的・専門的知識を有している。 ２．技能・表現 2-1 科学的な視点に基づき、様々な課題の解決に心理学の専門的知識を統合し活用できる能力を有している。 ２．技能・表現 2-5 コンピュータを使って、収集したデータを適切に処理し、文書を作成することができる。 ３．思考・判断 3-3 身の回りの様々な現象を既有の専門知識と結びつけて分析的・論理的に考えることができる。 |
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実務経験と授業との関連 How the Instructors' Experiences will shape Course Contents |
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