| 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）無料統計ソフト「R」を用い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）無料統計ソフト「ggplot2」を用いてグラフの描画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 |
| 回 |
内容 |
| 1 | オリエンテーション |
| 2 | 無料統計ソフトRの基本的な使い方 |
| 3 | 仮説-検証：帰無仮説と対立仮説 |
| 4 | ４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 |
| 9 | ２つの平均値の差を検討する：t検定（対応あり，対応なし） |
| 10 | 3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） |
| 12 | 中央値の差を検討する：ノンパラメトリック検定 |
| 13 | 多変量のデータを解析する：探索的因子分析（Big-Fiveデータを利用して） |
| 14 | 多変量のデータを解析する：確証的因子分析（Big-Fiveデータを利用して） |
| 15 | まとめ |
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| テキスト・参考書 |
【テキスト】
なし
【参考書】
山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎 Ｒによるやさしい統計学 Ohmsha
Wingston Chang 著（石井弓美子・河内崇・瀬戸山雅人・古畠敦 訳） Ｒグラフィックスクックブック ggplot2によるグラフ作成のレシピ集 オライリージャパン
心理学のためのデータ解析テクニカルブック 森俊昭・吉田寿夫 編著 北大路書房
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 |
授業であつかった関数の使い方を日々復習すること。
（R言語は使用してないと忘れてしまいます） |
| 授業の形式 |
演習 |
| アクティブラーニングに関する情報 |
プログラムにエラーが生じた場合には，どこにバグがあるのかを受講者全員で検討し，原因究明していく。
また，プログラムの別解についても報告をしてもらう。 |
| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
レポート100％で評価する。 |
| その他（授業アンケートへのコメント含む） |
・授業中に実際に計算作業を行うため，パソコンを持参すること。
・パソコンを所有していないものは初回の授業で申し出ること。
・基本的なパソコン操作については既習としているものとして授業を進めます。
・学内の無線インターネットに接続できるようにしておいてください。
（情報処理センターのホームページにマニュアルがあります）
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| 担当講師についての情報（実務経験） |
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