授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
| 授業コード Course Code |
1NC6080001
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| 授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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| 授業形態 Course Mode |
講義(対面授業)
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| 授業名称 Class Name |
応用統計学
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
応用統計学
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英字科目名
English Name of Subject |
Applied Statistics
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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豊かな人間性と幅広い視野
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| 知識・理解
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心理学の方法論と専門的な知識
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〇
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| 汎用的技能
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心理学の方法論と技能
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◎
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| 汎用的技能
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心理的課題に取り組み、支援できる技能
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〇
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| 態度・志向性
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現代社会の様々な課題に取り組む積極的な姿勢
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| 態度・志向性
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他者との関わりを通じた豊かな人間性と幅広い視野
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| 態度・志向性
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協調的・共生的に関わり、支援する力
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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自他のキャリア発達と、総合的心理支援力
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
秋学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
川端 一光, 櫻井 薫子
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| 開講キャンパス Campus |
白金
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| 曜時 Day and Period |
金曜４時限(秋学期)
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| 授業概要 Course Description |
本講義では必修科目「基礎統計学」での学習を前提に，データ解析の実践力を身に付けることを目標とする。時間の都合上「基礎統計学」では触れられなかった➀目的に併せて分析法を選択する，②複数の分析を組み合わせて用いる，といった技術を学ぶ。講義の前半(第1回～第6回)では基礎統計学で習得したSPSSの技術を利用して，実践的なデータ解析の実習を行う。班員間でのディスカッションの機会も多い。
講義中盤では，SPSSで扱えない多変量解析手法をプログラミング言語「R」を用いて学習する。「R」は比較的習得が容易であるし，無料なので卒業研究に非常に役立つ。講義終盤では，これまでに学んだすべての知識と技術を駆使して，班対抗のデータ解析コンペティションを実施する。
しっかり取り組んだ受講生であれば，コンペ終了時点でデータ解析力の向上を実感できるだろう。
心理学研究だけでなく，マーケティング領域(コンサルティング，広告)，商品企画・開発，IT関連ビジネス，データサイエンティストを目指す学生にとっても有益な講義内容である(「R」もデータ解析の領域では第一線の言語)。数学のレベルは基礎統計学同様に最低限に抑えてあるので必要以上に恐れることはない。受講人数に制限があるので注意されたい。
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| 到達目標 Class Goals |
・SPSSによるデータ解析の実践力を身に付けている
・R言語を用いて多変量解析を実行できる
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| 授業言語 Language |
日本語
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| アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング対応
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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〇受講の仕方，成績評価
〇班分け
〇基礎統計学の学習内容の振り返り
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予習内容
Preparation for Class
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・基礎統計学の講義資料や講義動画を視聴し，理論や操作法について思い出しておくこと。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義中の解説で忘れている理論やSPSSの操作法があればそれを復習しておくこと。
・班員と連絡が取れるようにしておく。
・不明な点があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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〇分析の観点と分析手法の選択①
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予習内容
Preparation for Class
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・事前に配布される資料に基づき、与えられた目的・データについてどのような分析を適用するのが妥当であるかを考えておく。講義内でディスカッションをするのでその準備をしておく。アイデアが間違っていても良いので，積極的に発言する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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〇分析の観点と分析手法の選択②
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予習内容
Preparation for Class
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・事前に配布される資料に基づき、与えられた目的・データについてどのような分析を適用するのが妥当であるかを考えておく。講義内でディスカッションをするのでその準備をしておく。講義内でディスカッションをするのでその準備をしておく。アイデアが間違っていても良いので，積極的に発言する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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〇分析の観点と分析手法の選択③
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予習内容
Preparation for Class
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・事前に配布される資料に基づき、与えられた目的・データについてどのような分析を適用するのが妥当であるかを考えておく。講義内でディスカッションをするのでその準備をしておく。講義内でディスカッションをするのでその準備をしておく。アイデアが間違っていても良いので，積極的に発言する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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〇分析計画の発表
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予習内容
Preparation for Class
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・課題となるデータを配布するので，これに対してグループ単位でディスカッションし分析計画を立てる。発表時間は10分を厳守。発表資料はPPTとする。複数回のミーティングの機会を持ち，クオリティの高い発表ができるように準備する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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〇分析結果の報告
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予習内容
Preparation for Class
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・各班10分程度の発表を準備する。発表資料はPPTとする。発表時間は10分を厳守。複数回のミーティングの機会を持ち，クオリティの高い発表ができるように準備する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
|
・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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〇Rの基本操作①
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予習内容
Preparation for Class
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・事前に資料や動画をmanabaに掲載するので，その内容で予習しておくこと。また，自宅のノートパソコンに「Rstudio」をインストールしておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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〇Rの基本操作②
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予習内容
Preparation for Class
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・事前に資料や動画をmanabaに掲載するので，その内容で予習しておくこと。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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〇Rで階層的重回帰分析
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予習内容
Preparation for Class
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・テキストの「階層的重回帰分析」の章と講義動画で予習する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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〇Rでパス解析
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予習内容
Preparation for Class
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・テキストの「パス解析」の章と講義動画で予習する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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〇Rによるコレスポンデンス分析
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予習内容
Preparation for Class
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・テキストの「コレスポンデンス分析」の章と講義動画で予習する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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〇データ解析コンペティション① 分析計画の発表
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予習内容
Preparation for Class
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・課題となるデータを配布するので，これに対してグループ単位でディスカッションし分析計画を立てる。発表時間は10分を厳守。発表資料はPPTとする。複数回のミーティングの機会を持ち，クオリティの高い発表ができるように準備する。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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〇データ解析コンペティション② 分析日
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予習内容
Preparation for Class
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・最終報告会に向けて，各自分析を進めてくる。講義内で班員と円滑に作業が進められるように，十分に時間をかけてデータに向き合うこと。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・講義内容について理解が不十分だった点について復習する。特にRの環境設定やデータの読み込み時のエラーについて自己解決ができない場合には教員に質問しても良いので，早めに解決すること。。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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〇データ解析コンペティション③最終報告会
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予習内容
Preparation for Class
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・分析計画に基づいて，班単位で分析を進める。複数回のミーティングの機会を持ち，クオリティの高い発表ができるように準備する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
|
・指導教員や他の受講生のコメントに基づき、統計理論やSPSSの操作方法について振りかえる。必要に応じて自習し，必要な知識やSPSSの操作技術を習得する。質問があればmanaba経由で教員に質問する。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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〇まとめ
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予習内容
Preparation for Class
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・他の班のデータ解析コンペティションの発表内容について資料を読んでおく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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・教員による講評に基づき、自身の班の分析における改善策を考える。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
・授業に関する諸連絡はmanabaもしくはポートヘボンを通じて行うので頻繁に確認すること。
・成績評価や受講法の詳細については第１回授業で説明する。
・上述の授業計画は履修者の学習進捗状況やウィルス蔓延状況に鑑み変更する可能性がある。
・ウィルス蔓延状況によっては成績評価法を変更する可能性がある。
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| 教科書 Texts |
・竹原 卓真 (2022) SPSSのススメ 2要因の分散分析をすべてカバー 北大路書房※
※1年時の「基礎統計学」で使用したもの
・川端一光・岩間徳兼・鈴木雅之 (2018年6月発行) 「Rによる多変量解析入門-データ分析の理論と実践-」オーム社
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| 参考書 Reference Books |
適宜紹介する。
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間内に講評・解説を行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
平常点40%＋課題点60%
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| 関連URL Related URL |
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| 備考 Notes |
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2024年03月19日 15時00分41秒
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