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令和2年度以降入学者 | 心理情報処理実習2 | ||||
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令和元年度以前入学者 | 心理情報処理実習2 | ||||
教員名 | 坂本真士/鈴木雄大・堀川佑惟 | ||||
単位数 | 1 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 心理学科 | ||||
学期 | 前期 | 履修区分 | 選択 |
授業形態 | 対面授業(一部遠隔授業) |
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Blackboard ID | 20231213:坂本真士・前・火4,5 20231214:堀川佑惟・前・金1,2 20231215:鈴木雄大・前・土1,2 |
授業概要 | 心理学では実験や調査によって測定したデータを統計的な手法を用いて,分析することが求められる。本授業では,2年次までに習得したデータ分析方法を復習し,発展的内容に取り組む。心理学の実証研究に欠かせないデータの統計処理について,専門的なソフトであるSPSSを用いて,実践的に学ぶ。実験データと調査データの両方の統計処理や出力の見方,レポートでの書き方についても説明する。 |
授業のねらい・到達目標 | ・相関分析,回帰分析,t検定や分散分析,カイ2乗分析などのデータ分析の手法を用いて,与えられたデータ(おもに実験データ)について適切な統計分析の方法を選択し,SPSSを用いて適切に分析し出力結果を読み取ることができる。 ・因子分析,重回帰分析といった多変量解析法について理解し、与えられたデータ(おもに調査データ)について、SPSSを用いて適切に分析し出力結果を読み取ることができる。 ・解析を行うだけでなく,結果の解釈と記述ができ,他者にわかるように伝えることができる。 この科目は文理学部(学士(心理学))のディプロマポリシーDP1及びカリキュラムポリシーCP7,CP9に対応している。 なお,新カリキュラム(令和2年度以降の入学者)では,この科目は文理学部(学士(心理学))のディプロマポリシーDP5,6及びカリキュラムポリシーCP5,6に対応している。 ・心理学に解決が託された課題に取り組むために,必要な情報を収集し,それを分析して,その課題を明確にすることができる(A-5-3)。 ・他者の意見を聴き取って,自分と異なる価値観を理解・尊重した上で,自分の考えを伝えることができる(A-6-3)。 |
授業の形式 | 実習 |
授業の方法 | オンデマンド型授業(6回分)と対面授業(9回分)により行う。 オンデマンド型授業:授業実施日にBlackboardを通して配信される教材をダウンロードして,動画とともに教科書を見ながら学習する。また,授業時間中には,疑問点に関してBlackboardの掲示板を介して教員に質問をする。授業内容に関する確認課題やレポートがある場合は,教員の指定する時間までに,Blackboardに提出する。 対面授業:パソコン教室にて実際にSPSSを操作して分析の仕方を体得する。 なお、対面授業について、以下の2つの要件を満たす学生のみ、遠隔による参加を認める(必ず事前に相談すること)。 (1) 日本に入国できない留学生または、合理的な理由により登校できない学生 (2) SPSS学生版(有料)を個人で契約し所有するPCにインストールし、使える状態にあること 上記の2条件を満たす場合、授業終了後に配信される動画を視聴しながら、手元にあるSPSSの入ったPCで動作を習得し、課題を提出すること。課題の提出の仕方等は、授業時に説明する。 |
授業計画 | |
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1 |
ガイダンス(授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する)、2年生までに習った統計手法を復習する
【事前学習】シラバスを事前に確認し,1年次の「心理情報処理実習1」、2年次の「心理学実験」で習った統計処理を復習しておくこと。教科書では、1, 3, 4, 7章を復習しておくこと。 【事後学習】授業の進め方についてよく理解しておくこと。わからないことがあれば,質問を準備しておくこと。 【授業形態】オンデマンド型授業 |
2 |
t検定と1要因分散分析の基礎(基礎的知識を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書8, 9, 11章を事前に学習しておくこと。理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】オンデマンド型授業 |
3 |
カイ2乗分析とt検定、参加者間の1要因分散分析の実践(データ分析をして結果を記述する)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書2, 3, 4, 7, 8, 9章を復習しておくこと。前回までの内容を復習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
4 |
2要因分散分析の基礎(基礎的知識を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書10章を事前に学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】オンデマンド型授業 |
5 |
参加者内の1要因分散分析、2要因分散分析の実践1(データ分析をして結果を記述する)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書9~11章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
6 |
2要因分散分析の実践2(データ分析をして結果を記述する),これまでのデータ分析演習(A-5,A-6)
【事前学習】教科書9~11章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
7 |
到達度の確認1(カイ2乗検定,分散分析に関して到達度の確認を行う)(A-5,A-6) 試験終了後に、試験について解答を述べ説明する。 【事前学習】第6回までの内容を復習しておくこと。理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
8 |
共分散分析(共分散分析に関する基礎的知識を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書16章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】レポートを提出すること 【授業形態】オンデマンド型授業 |
9 |
重回帰分析の基礎(重回帰分析に関する基礎的知識を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書13, 14章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】オンデマンド型授業 |
10 |
共分散分析と重回帰分析の実践1(基本操作と記述の仕方を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書14~16章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
11 |
重回帰分析の実践2(様々なデータについてデータ分析をして結果を記述する)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書14, 15章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
12 |
因子分析の基礎(因子分析に関する基礎的知識を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書17章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】オンデマンド型授業 |
13 |
因子分析の実践1(基本操作と記述の仕方を学ぶ)(A-5,A-6)
【事前学習】教科書17章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
14 |
因子分析の実践2(様々なデータについてデータ分析をして結果を記述する),これまでのデータ分析演習(A-5,A-6)
【事前学習】教科書13~17章を学習しておくこと。先週までの授業内容を理解し,理解しきれなかったことがあれば授業時間中に質問できるようにしておくこと。 【事後学習】教科書を復習し、理解し切れなかったところを明らかにして次週の授業に臨むこと 【授業形態】対面授業 |
15 |
到達度の確認2(共分散分析,重回帰分析,因子分析に関して到達度の確認を行う)(A-5,A-6) 試験終了後に、試験について解答を述べ説明する。 【事前学習】これまでの内容を復習しておくこと。 【事後学習】授業全体を復習し,わからない点をなくしておくこと。 【授業形態】対面授業 |
その他 | |
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教科書 | 寺島拓幸、廣瀬毅士 『SPSSによるデータ分析』 東京図書 2015年 教科書ではSPSSの操作の基本から多変量解析(重回帰分析、因子分析)まで書いてあるが,より細かい点まで理解するために参考書にも目を通してほしい。統計を理解するために、「心理統計法」の授業で指定の教科書も参考にする。 |
参考書 | 山際勇一郎、服部環 『文系のためのSPSSデータ解析』 ナカニシヤ出版 2016年 教科書ではSPSSの操作の基本から多変量解析(重回帰分析、因子分析)まで書いてあるが,より細かい点まで理解するために参考書にも目を通してほしい。統計を理解するために、「心理統計法」の授業で指定の教科書も参考にする。 |
成績評価の方法及び基準 | 授業内テスト:中間試験,期末試験を行う。授業内試験を受けられなかった場合,追試を行う。詳しくは授業中に説明する。(70%)、授業参画度:オンデマンド型授業においては,課題の提出状況や出来等で判断する。対面授業では,授業時の行動(早退,遅刻,私語など)によって評価する。(30%) 対面授業に参加できない場合の要件を満たした学生に対しては、zoomを用いたライブ中継によって個別に試験を実施する。この場合の試験の実施要領および成績評価については、原則として対面授業での適用に準じる。 |
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(遅刻者の入室は原則認めない。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)。 なお,SPSSがインストールされたパソコンは,心理学事務室に行けば借りることができる。 各教員が事前・事後学習として課題を出すこともあるので,指示にしたがい、必ず提出すること。 |