・ 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・ 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。
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
✔ 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) |
講義形式で行う。
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 |
原則として、講義用のハンドアウトを用いて行う。
必要に応じて、適宜紹介する。
受講態度: 20%
試験: 80%
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