科目名 |
教育統計学実習II |
クラス |
− |
授業の概要 |
教育統計学実習Iで学習した内容を踏まえ、教育統計学の基礎についての概説を行う。必要に応じて、高等学校の数学の学習内容(順列・組合せ、確率など)も行う。 |
授業の到達目標 |
心理学や教育学の研究に際して必要な教育統計学の基礎的知識の習得を目指す。 |
授業計画 |
回 |
内容 |
1 | t検定 |
2 | t検定 |
3 | カイ2乗検定 |
4 | カイ2乗検定 |
5 | F検定 |
6 | 分散分析 |
7 | 分散分析 |
8 | 分散分析 |
9 | 中間試験 |
10 | ノンパラメトリック法 |
11 | ノンパラメトリック法 |
12 | ノンパラメトリック法 |
13 | 多変量解析の基礎(因子分析,重回帰分析など) |
14 | 多変量解析の基礎(因子分析,重回帰分析など) |
15 | まとめ |
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テキスト・参考書 |
テキストとして、山内光哉 著『心理・教育のための統計法 第3版』 サイエンス社 を使用。補足資料としてプリントを配布する。参考書は必要に応じて、授業中に紹介する。 |
自学自習についての情報 |
高校の数学の教科書を手元に置いていただきたい。行列,確率,数列などの復習をして下さい。 |
授業の形式 |
テキストを中心とした講義形式をとる。自宅での学習を確保するように努めて欲しい。 |
評価の方法(評価の配点比率と評価の要点) |
中間試験と期末試験による総合的評価を行う。必要に応じて、レポート提出を求めることもある。 |
その他 |
本科目を履修するためには、原則として「教育統計学実習I」の単位取得済みであること。 近年,統計ソフトが容易に利用できるようになったが,統計的誤用が目立つ。検定や多変量解析を用いる場合,その理論的背景(教育統計学・数理統計学)をきちんと学んでいただきたい。 |