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科目名平成28年度入学者	＊＊＊＊＊＊＊＊
科目名平成27年度以前入学者	心理情報処理実習１
教員名	坂本　真士・市川　優一郎・野村　康治・佐々木　心彩・亀山　晶子・吉野　大輔
単位数	1	学年	2	開講区分	文理学部
科目群	心理学科
学期	前期	履修区分	必修

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，統計解析ソフトウェ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。与えられたテーマについて，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ェアであるSPSS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」，「重回帰分析」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。3,4年次の実習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。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	事前学修としては、各自シラバスを確認し、各回に対応した心理統計法（１年必修）の授業内容を復習すること。事後学修としては、SPSSがインストールされているPC（研究室で貸出可）を用いて、授業内で行なった実習内容を復習しておくこと。その他、各教員が事前・事後学修として課題を出すこともあるので、指示にしたがうこと。

授業計画
1	ガイダンス・SPSSを使ってみる（平均値の算出，t検定）
2	SPSSによるデータ分析入門（データの準備，相関，カイ二乗検定など）
3	1要因分散分析（参加者間／内・多重比較）の理解と実習
4	1要因分散分析（参加者間／内・多重比較）の練習
5	2要因分散分析の理解
6	2要因分散分析の実習
7	交互作用のある2要因分散分析の理解と実習
8	2要因分散分析の練習
9	因子分析の理解と実習
10	因子分析を用いた尺度構成（結果から尺度得点を算出する）
11	重回帰分析の理解
12	重回帰分析の実習（因子分析の結果の活用）
13	総合練習
14	到達度の確認
15	総まとめ

その他
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%) 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）。毎回出席を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。