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年度 2025
科目名 質的データ解析法
担当者名 竹島 克典
単位 2.0
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科目目的
Course Objectives
「心理学統計法」および「応用心理学統計法」を履修した学生が、質的データに特化したデータ収集方法や分析方法を身につけることを目的とする。質的データの収集方法や得られたデータの分析手法、分析結果の解釈について演習形式を併用しながら学ぶ。
到達目標
Class Goal
1.質的データの収集方法を身につける。
2.質的データの主要な分析方法を身につける。
3.質的データの分析結果を解釈できる。
授業内容
The Content of the Course
心理学や社会調査における質的データの分析方法に関する理解を深め、パソコンを使ったデータ解析について学ぶ。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。
授業計画
Class Plan
授業計画は対面授業15回である。

第1回 質的研究と質的データ
第2回 質的データの収集法①
   ・フィールドワーク
第3回 質的データの収集法②
   ・インタビューの計画
第4回 質的データの収集法③
   ・インタビューの実施
第5回 質的データの収集法④
   ・参与観察
第6回 質的データの分析法①
   ・モデル構成(日誌法)
第7回 質的データの分析法②
   ・理論構築(グラウンデッドセオリー・アプローチの基礎)
第8回 質的データの分析法③
   ・理論構築(グラウンデッドセオリー・アプローチの方法)
第9回 質的データの分析法④
   ・理論構築(修正版グラウンデッドセオリー・アプローチの基礎)
第10回 質的データの分析法⑤
   ・理論構築(修正版グラウンデッドセオリー・アプローチの方法)
第11回 質的データの分析法⑥
   ・記述のコード化(KJ法,テキストマイニング)
第12回 テキストマイニングの実践①
   ・データの収集
第13回 テキストマイニングの実践②
   ・分析ソフトを用いた実践
第14回 テキストマイニングの実践③
   ・分析結果のまとめ
第15回 まとめ
授業方法
Class Method
PCを使用して対面で実施する。
Google Classroom クラスコード
Google Classroom - Class Code
d4cghgz
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等に取り組む(自主学習)。講義の中で課題に関する解説をおこなう。
準備学習(予習・復習等)
Review and Preview
予習:授業計画に記載されているキーワードについて、事前に調べておく。課題演習では、事前に自分の考えや意見などをまとめておく。
復習:講義で行った内容について復習し、課題が出された場合は次回の講義までに取り組む。また、講義内で提示されるレポート課題に復習として取り組む。
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:60点
小レポート:40点
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
講義中に、全体に対して課題のフィードバックをする。
教科書
Textbook
適宜、資料を提供し、文献については紹介を行う
参考書
Reference Books
地域との連携
Cooperation with the Community
特になし
受講上の注意
Notices
本講義の後半では、テキストマイニングのためのフリー・ソフトウェアであるKH Coderを使用する。公式サイト(https://khcoder.net/)からダウンロードし、使用するPCでKH Coderを利用できる環境を自分で整える必要がある。
授業でアナウンスするが,テキストマイニングの実践を行う際には,KH CoderをインストールしたPCを持参すること。
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・態度 1-1 心理学に関する専門的知識を有している。
1.知識・態度 1-2 心理学の方法論を理解している。
1.知識・態度 1-3 人間の心理や行動を科学的に捉えることができる。
2.技能・表現 2-1 心理学的方法論に基づいて情報を収集・分析することができる。
実務経験と授業との関連
How the Instructors' Experiences will shape Course Contents
特になし
教科書コメント

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