科目情報
科目名 教育統計学演習II 
クラス − 
授業の概要 教育統計学演習1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、数列など)も取り上げる。 
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
内容
1t検定
 
2t検定(対応のある場合,分散が等質でない場合) 
3相関係数の求め方 
4相関係数の無相関検定,重相関,偏相関 
5分散分析(一元配置) 
6分散分析(二元配置と交互作用) 
7分散分析(被験者間計画と被験者内計画) 
8分散分析(多重比較の技法) 
9中間試験 
10ノンパラメトリック法(χ2乗検定) 
11ノンパラメトリック法(U検定,サイン検定,サインランク検定) 
12順位相関係数,点2系列相関係数,連関係数 
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 
 
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。細く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  高校の時の数学の教科書を手元に置いて頂きたい。行列、確率、数列などの復習をして下さい。
無料の統計ソフト「R」がよく用いられるようになった。各自でダウンロードして、使用してみて下さい。 
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、特に復習をしっかりして頂きたい。 
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「教育統計学演習T」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)をきちんと学んで頂きたい。心理学専攻を希望する者は、必ず履修されたい。