- 開講元
- 教職科目
- 担当教員名
- 前川 眞一
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 木7-8(W9-607)
- クラス
- -
- 科目コード
- LAT.A402
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2017年度
- 開講クォーター
- 2Q
- シラバス更新日
- 2017年3月27日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
・ 教育の分野で必要となる多変量解析の手法、すなわち、多変量データの表現法、クラスター分析、多次元尺度法、因子分析、構造方程式モデル、等に関し、成績による個人の分類や、教科成績間の関連、並びに学習効果に関わる検証方法を中心として、講義を行う。
到達目標
到達目標・ 教育分野で必要となる多変量解析の手法をマスターする。
キーワード
多変量解析、因子分析、クラスター分析、回帰分析、多次元尺度法
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
講義形式で行う。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | イントロ | 統計学とは |
| 第2回 | 多次元尺度法による個体の分類 | 個体の分類法について学ぶ。 |
| 第3回 | クラスター分析による個体の分類 | 個体の分類法について学ぶ。 |
| 第4回 | 回帰分析 | ある変数を別の変数で説明する。 |
| 第5回 | 因子分析 | 変数間の関係を分析する。 |
| 第6回 | 共分散分析と構造方程式モデル | 学習効果を説明するモデルを作成する |
| 第7回 | その他の方法 | その他の方法について学ぶ。 |
| 第8回 | まとめ |
教科書
原則として、講義用のハンドアウトを用いて行う。
http://www.ms.hum.titech.ac.jp/IntroStat.html
参考書、講義資料等
必要に応じて、適宜紹介する。
成績評価の基準及び方法
受講態度： 40%
試験： 60%
関連する科目
- LAT.A401 ： 心理・教育測定基礎編A
- LAT.A403 ： 心理・教育測定演習A
- LAT.A404 ： 心理・教育測定演習B
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
LAT.A401 ： 心理・教育測定基礎編A ならびに LAT.A403 ： 心理・教育測定演習A
