科目名  心理情報処理実習
          心理情報処理実習１  
1 単位  
 
 
2 年  
前期 
必修 
教員名  坂本　真士・内藤　佳津雄・野村　康治・佐々木　心彩・亀山　晶子・吉野　大輔・田中　未央 
授業テーマ
統計解析ソフトによるデータ解析を修得する 
授業のねらい・到達目標
実際的なデータ解析手法について理解を深めると同時に、統計解析ソフトウエアを用いて解析を行う方法と解析結果の解釈と記述の方法を修得する。与えられたデータについて、データ解析の方法を選んで、自分で分析して結果の記述ができるようになることが目標である。 
授業の方法
統計解析の専門的ソフトウエアであるＳＡＳ（サス）を用い、心理学の実験・調査データ等の解析で用いられる「分散分析」、「因子分析」について、基本的な理解をするとともに、実際に解析する練習を行う。心理学特研や卒業論文のために必要になるため、がんばって身につけて欲しい。 
事前学習・授業計画コメント
事前に心理統計法の授業を復習するなど、心理統計の基礎的な内容を確認して実習に臨むこと。
 
授業計画
1
ガイダンス　ＳＡＳの概要について 
2
データセットを作る（ＤＡＴＡ文の理解）
　　　CARDSを使ったデータ読み込み、エクセルデータ（csvファイル等）の読み込み 
3
基本的なデータ解析（統計法の復習とＳＡＳの練習）（１）
　平均・ＳＤの算出（MEANS）、ｔ検定（TTEST）、相関係数（CORR） 
4
基本的なデータ解析（統計法の復習とＳＡＳの練習）（２）
　単純集計、クロス集計、カイ二乗検定（FREQ） 
5
分散分析の理解と解析（１）
　１要因の分散分析：　参加者間、多重比較とは 
6
分散分析の理解と解析（２）
　１要因の分散分析：　参加者内（乱塊法） 
7
分散分析の理解と解析（３）
　２要因の分散分析：　参加者間 
8
分散分析の理解と解析（４）
　２要因の分散分析：　参加者間（交互作用と単純主効果の理解） 
9
分散分析の理解と解析（５）
　２要因の分散分析：　参加者内 
10
分散分析の理解と解析（６）
　２要因の分散分析：　参加者内（交互作用と単純主効果の理解） 
11
因子分析の理解と解析（１）
　因子分析の理解と実行（主因子法、バリマックス回転等の基本的方法） 
12
因子分析の理解と解析（２）
　因子分析の解釈と利用法（因子数の決定、負荷量による項目の抽出、因子の解釈） 
13
その他の解析の理解
　クロンバックのα係数、重回帰分析など 
14
授業内容のまとめ・理解度の確認 
15
まとめ・総括 
その他
教科書
なし 
参考書
 『ＳＡＳによるデータ解析入門』  東京大学出版会
 
成績評価の方法
及び基準
平常点(20%) 、 レポート(30%) 、 授業内テスト(50%)
コメント[第１４回に実技に関する授業内試験を行う
毎回出席が原則、４回以上欠席した者は単位取得できない]
オフィスアワー
 担当教員ごとに授業の最初に知らせる 
備考
遅刻は実習の進行を妨げるので厳禁（遅刻者の入室は認めません。電車の遅延等の理由がある場合には証明書を添えて申し出ること）。毎回出席していることを前提として課題を進めるので、欠席した場合には事前にその回の内容を自習しておくことが必要。