心理統計法研究１

授業テーマ	心理学における多変量データの統計的解析法
授業のねらい・到達目標	心理学において用いられる主成分分析、因子分析、尺度構成法、構造方程式モデリング、クラスター分析などの多変量データ解析法について、データ解析環境Rの使用法を含め、実践的に理解し、適切に利用できるようになることを目標とする
授業の方法	各解析法について教科書およびプリントを使い講義すると同時に、その利用法を解析環境Rを用いて、受講者に課題を与えながら説明する。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	講義で取り上げた解析法について、次回の講義までに受講者は解析ソフトを用いて必ず確認すること。

授業計画
1	ガイダンス：講義の進め方、データ解析環境R、計算機の利用について
2	心理学における多変量データの形式とRによる基本的な扱い方
3	相関と回帰、線形重回帰分析
4	総合得点と信頼性：主成分分析（１）
5	主成分分析（２）
6	心理テストと因子：因子分析（１）
7	因子分析（２）
8	因子分析（３）
9	因果モデルによる分析：構造方程式モデリング（パス解析）
10	構造方程式モデリング（確証的因子分析と共分散構造分析）
11	類似性判断と多次元表現：多次元尺度構成法
12	対象の分類：クラスター分析
13	カテゴリー判断：対応分析（１）
14	対応分析（２）
15	まとめ

その他
教科書	『心理学研究法（大山正　岩脇三良　宮埜寿夫）』サイエンス社 2005年第1版多変量データの解析法だけでなく、心理学における研究方法、レポート・論文の書き方が丁寧に書かれています
成績評価の方法及び基準	平常点(30%)、レポート(20%)、授業参画度(50%) 平常点は、授業中に与えられる課題に関する評価。レポートは２回程度提出を求めますが、分析結果を報告する際に必要な知識の修得を目的としています。
オフィスアワー	授業終了後、適宜。また、質問はe-mailによっても対応します
備考	e-mailアドレスは、授業の初回にお知らせします