山口大学教務システム - 1022125479-心理デ

開講年度	開講学部等
2013	教育学部
開講学期	曜日時限	授業区分	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント	YFL育成プログラム
後期	火5～6	その他
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1022125479	心理デ－タ処理法[Psychological Data Processing]			日本語	2
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
小杉考司[KOSUGI Kohji]					ー
担当教員[ローマ字表記]
小杉考司　[KOSUGI Kohji]
区分		対象学生		対象年次	2～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

開設科目名（英訳）

Psychological Data Processing

概要（共通教育の場合は平易な授業案内）

表計算ソフトや統計ソフトを用いて，データの入力，集計，分析について学ぶ。ExcelとRをつかって各自のPCにデータ分析環境を構築し，実際のデータを用いて分析を進める。

一般目標

自分でとったデータを入力，分析できるようになること。また結果を読み取り，プレゼンテーションできるようになること。

授業の到達目標

知識・理解の観点	データの入力の仕方，記述統計，推測統計の仕方，多変量解析によるデータの要約の仕方について理解する。
思考・判断の観点	統計指標のどのようなところを考察の対象にすればよいかがわかる。
技能・表現の観点	自らとったデータを入力，分析，報告できるようになる

授業計画

【全体】

自分でとったデータを入力，分析できるようになること。また結果を読み取り，プレゼンテーションできるようになること。Excelなど表計算ソフトにデータを入力し，RやSPSSで分析し，プレゼンテーションソフトを繰れるようになる。

	項目	内容	授業外指示	授業記録	※
	項目	内容	授業外指示	授業記録	A	B	C	D	E	F
第1回	オリエンテーション	パソコンについての基礎知識			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第2回	データの入力	データの入力方法の基礎データを数値化する必要性			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第3回	記述統計とグラフ	Excelによるデータの可視化			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第4回	統計ソフトRの導入	Rのインストール			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第5回	統計ソフトRの使い方	Rのデータ構造について			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第6回	統計ソフトRによる記述統計	Rによるデータの可視化			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第7回	統計ソフトRによる推測統計	t検定とその結果の解釈			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第8回	統計ソフトRによる推測統計	分散分析とその結果の解釈			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第9回	統計ソフトRによる推測統計	分散分析とその結果の解釈2			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第10回	統計ソフトRによる多変量解析	因子分析の実践			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第11回	統計ソフトRによる多変量解析	因子分析の実践その2			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第12回	統計ソフトRによる多変量解析	クラスター分析の実践			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第13回	統計ソフトRによる多変量解析	林の数量化			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第14回	プレゼンテーションソフトの利用	分析結果の表現			-----	-----	-----	-----	-----	-----


第15回	まとめ	総括			-----	-----	-----	-----	-----	-----

※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注　
①A〜Fのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
【E：振り返り】、【F：宿題】
②【多】、【中】、【少】は授業時間内におけるALが占める時間の割合を指しています。
【多】：授業時間の50％超、【中】：授業時間の15％〜50％、【少】：授業時間の15％未満。「振り返り」と「宿題」については該当する場合に【あり】と表示されます。

成績評価法

【全体】

授業内で課せられる課題で評価する。

【観点別】

	知識・理解	思考・判断	関心・意欲	態度	技能・表現	その他	評価割合（％）	JABEE収集資料
定期試験（中間・期末試験）	---	---	---	---	---	---	---	---
小テスト・授業内レポート	---	---	---	---	---	---	---	---
宿題・授業外レポート	---	---	---	---	---	---	50%	---
授業態度・授業への参加度	---	---	---	---	---	---	---	---
受講者の発表（プレゼン）・授業内での制作作品	---	---	---	---	---	---	---	---
演習	---	---	---	---	---	---	50%	---
出席	---	---	---	---	---	---	欠格条件	---
その他	---	---	---	---	---	---	---	---

教科書にかかわる情報

備考

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

心理学のデータ分析は，頭で理解する側面（知識）と手で理解する側面（技術）の両方が伴っていなければなりません。本講義では，後者の技術的側面に焦点化しますので，極端な話「理解はしていないけれども，できる」という状態になるのが目的です。もっとも，それでは実際の場面で困りますので，「できないけれども，理解はしている」を目指す心理教育測定法を併せて受講してもらいたいと思います。

キーワード

記述統計，推測統計，多変量解析，Excel, R, ANOVA4

持続可能な開発目標（SDGs）

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