- 開講元
- 教職科目
- 授業形態
- 演習
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 木5-6(W9-319)
- クラス
- -
- 科目コード
- LAT.A404
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2018年度
- 開講クォーター
- 2Q
- シラバス更新日
- 2018年3月20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
本講義は LAT.A402 「心理・教育測定基礎論B」での講義と対応する形で以下の内容について毎回教育に関連した演習問題を用意し，プログラム作成と心理，教育各分野からの具体的データを用いた計算の実習を行う．「心理・教育測定演習B」では多変量解析を中心に扱う。
到達目標
到達目標
・ 心理・教育に関するデータ処理のために、主として統計ソフトウェアの一つであるRを用い、ソフトの基本操作と出力結果の解釈方法、さらに統計の基礎知識を習得する。
テーマ：統計ソフトウェアを用いたデータ処理
キーワード
R、統計パッケージ、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
教員の指導の下、学生自身が、様々なデータ解析を行う。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | オリエンテーション | 多変量解析とは |
| 第2回 | 多次元尺度法による個体の分類 | Classification of observations |
| 第3回 | クラスター分析による個体の分類 | Classification of observations |
| 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 | 物事を説明する統計モデルを作成する。 |
| 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
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%
課題提出： 60%
関連する科目
- LAT.A401 ： 心理・教育測定基礎編A
- LAT.A402 ： 心理・教育測定基礎編B
- LAT.A403 ： 心理・教育測定演習A
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
LAT.A401、LAT.A402、ならびに LAT.A402 に相当する知識（LAT.A402心理・教育測定基礎編Bと同時履修することが望ましい）
