科目情報
科目名 障害児データ解析演習 
クラス − 
授業の概要 本講義では,学術論文において頻繁に使用されている統計解析(区間推定,t検定,分散分析,χ二乗検定,各ノンパラメトリック検定,相関分析など)について,受講者が実際に計算する作業を通して理解を深めることを目的とする。また,統計結果の解釈及び論文への記載の仕方についても学ぶ。 
授業の到達目標 1)計算を通して統計解析を行うことができるようになること。2)統計解析の解釈ができるようになること,3)論文への記載方法を知ること 
授業計画
内容
1オリエンテーション 
2論文において統計解析はこんな風に登場する: 
3仮説-検証:帰無仮説と対立仮説 
44つの物差し:尺度 
5データの特徴を把握する:代表値(平均値,中央値,最頻値) 
6データの特徴を把握する:データの散らばり(分散,ヒストグラム) 
7データの特徴を把握する:クロス集計とカイ二乗検定 
8データの関連性を把握する:散布図と相関 
92つの平均値の差を検討する:t検定(対応あり,対応なし) 
103つ以上の平均値の差を検討する:1要因の分散分析(対応あり,対応なし)と多重比較 
11要因の数を増やす:2要因の分散分析(被験者内配置,被験者内配置,混合計画)の1回目 
12要因の数を増やす:2要因の分散分析(被験者内配置,被験者内配置,混合計画)の2回目 
13中央値の差を検討する:ノンパラメトリック検定の1回目 
14中央値の差を検討する:ノンパラメトリック検定の2回目 
15まとめ 
 
テキスト・参考書 【テキスト】
ユーザのための教育・心理統計と実験計画法−方法の理解から論文の書き方まで− 田中敏・山際勇一郎著 教育出版 
自学自習についての情報  
授業の形式 演習 
評価の方法(評価の配点比率と評価の要点) レポート(30%)および試験(70%)により評価する。 
その他 授業中に実際に計算作業を行うため,関数電卓を持参すること。
※関数電卓についてはオリエンテーションのおり指示する
本講義では多変量解析は扱わない。