心理・教育データの分析力を高めるために、問題解決の縦糸・横糸モデルに基づき、仮説と分析計画を立て、心理・教育測定演習Aの学習成果に加えて、多変量解析の手法活用したデータ分析の代替案を検討し、それらが分析方法として適切か否か、必要に応じて結果を参照しながら批判的に検討した上で、多様な統計量等を組み合わせて説得的な結論を出す方法を身につけることを目的とする。
与えられたデータについて、Rコマンダー等を活用し、心理・教育測定演習Aで学んだ手法に加え、主成分分析、因子分析、クラスター分析などの統計手法を適用して、仮説検証したり考察したりできるようになる。
統計分析, Rコマンダー、ICT問題解決力、統計的な見方・考え方、多変量解析
✔ 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) |
原則として、2回分の授業で「統計手法と典型的な分析方法の解説」と「講義の復習→つまずきの克服や注意事項の確認→応用課題」とをセットにして進める。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 回帰分析の演習 | 回帰分析をマスターする。 |
第2回 | 主成分分析と因子分析を解説 (E-learning) | 主成分分析と因子分析を理解する。 |
第3回 | 同上の演習 | 主成分分析と因子分析をマスターする。 |
第4回 | クラスター分析を解説 (E-learning) | クラスター分析を理解する。 |
第5回 | 同上の演習、総合的な分析演習1 | クラスター分析をマスターし、総合的な分析演習のデータを準備する。 |
第6回 | 総合的な分析演習2 (E-learning) | 総合的な分析演習を進める |
第7回 | 総合的な分析演習3 | 総合的な分析演習を進める |
第8回 | 期末試験、発表会 | レポート提出する。 |
教科書を指定する予定であるが、間に合わなければ配布する
E-learning教材を指定する
E-learning教材の達成率, 演習の事前・事後課題,期末試験で評価する
心理・教育測定演習Aの単位を取得していること。
stat-ask[at]et.hum.titech.ac.jp
個別にアポイントメントを取ること。