| 科目名 |
教育統計学演習I |
| クラス |
− |
| 授業の概要 |
教育統計学についての基礎となる記述統計、推測統計の概説および演習を行う。 |
| 授業の到達目標 |
１．心理学や教育学の研究に際して最低限必要な統計知識を習得する。
２．Pythonを用いて、授業内で学んだ分析を実行することができる。
|
| 授業計画 |
| 回 |
内容 |
| 1 | オリエンテーション |
| 2 | Pythonの演習（四則演算・変数） |
| 3 | Pythonの演習（リスト・for文・関数） |
| 4 | 尺度水準 |
| 5 | データの可視化 |
| 6 | 1変数の統計量（平均・標準偏差） |
| 7 | 2変数の統計量（共分散・相関係数） |
| 8 | 相関係数の注意点（偏相関係数など） |
| 9 | 推定1：確率・標本抽出 |
| 10 | 推定2：点推定 |
| 11 | 推定3：区間推定 |
| 12 | 推定4：差の推定 |
| 13 | 検定1：差の検定（t検定） |
| 14 | 検定2：p値の注意点・サンプルサイズ設計 |
| 15 | ふりかえりと今後に向けて |
|
| テキスト・参考書 |
川端一光・荘島宏二郎（2014）心理学のための統計学入門．誠信書房
＜参考書＞
南風原朝和（2002）心理統計学の基礎 -- 統合的理解のために．有斐閣
辻真吾（2018）Pythonスタートブック［増補改訂版］技術評論社
赤石 雅典（2022）最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析 日経BP
馬場 真哉（2022）Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 翔泳社
＜参考サイト＞
Danielle J Navarro & Dvid R Foxcroft（著）芝田征司（訳）jamoviで学ぶ心理統計 https://bookdown.org/sbtseiji/lswjamoviJ/
＊補足資料としてプリントを配布する。 |
| 自学自習についての情報 |
授業の前後で授業のテキストの該当箇所を一通り読むこと。
第2回以降，毎回課題を課す。課題に取り組んで授業内容の理解を深めること。
|
| 授業の形式 |
講義形式およびパソコンを使用した実習形式（テキストと配布資料を用いる）。 |
| アクティブラーニングに関する情報 |
プログラミングを用いた実習も行う。
|
| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
出席・毎回の課題提出（50%）、最終レポート（50%）による総合的評価を行う。 |
| その他（授業アンケートへのコメント含む） |
過去の授業アンケートの結果、授業内容の難易度は高く、1回の授業欠席でも学習理解の妨げとなる。そのため、原則として毎回出席すること。
なお、受講生の理解度に応じて、授業計画を変更する場合がある。
|
| 担当講師についての情報（実務経験） |
研究業務において，プログラミングと統計学を日常的に利用している。 |