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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2020/10/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 統計学特論
科目名（英文）
／Course
時間割コード
／Registration Code		 51116801
学部（研究科）
／Faculty		 保健福祉学研究科 博士前期課程
学科（専攻）
／Department		 看護学専攻
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○三好　弘人
オフィスアワー
／Office Hour
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2020/04/30
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 推測統計の基礎を独立した２群の比較から、構造方程式モデリングまで共通の視点から学習し、理解することを目的とする。
履修に必要な知識・能力・キーワード
／Prerequisites and Keywords		 統計学の基礎から説明するので、統計学に関する知識は前提としない。しかし、高校卒業程度の数学力は教科書を理解する上で必要となろう。
履修上の注意
／Notes		 この授業では、予習し、疑問点を明らかにした上で、授業に出ることが必須となる。
教科書
／Textbook(s)		 「完全独習　統計学入門」小島寬之著　ダイヤモンド社 ISBN4-478-82009-0
「心理統計学の基礎（統合的理解のために）」南風原朝和著　有斐閣アルマ　ISBN４－６４１－１２１６０－５　
「続・心理統計学の基礎」ではないので注意すること
「心理統計学ワークブック（理解の確認と深化のために）」南風原朝和、平井洋子、杉澤武俊著　有斐閣　
ISBN９７８－４－６４１－１７３５６－９
参考文献等
／References		 最初の授業時にリストを提示する
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 この授業では予習が必須であるが、復習はそれ以上に大切である。予習によって疑問点を明確にした上で授業に出、疑問点を解決した上で再度授業後に教科書を読み直し、理解を深めることが不可欠である。内容は積み上げ方式で説明されているので、疑問を曖昧にしたままにしておくと授業が進むほど内容理解に苦労することになる。
授業が終わると，その単元に相当する心理統計学ワークブック（理解の確認と深化のために）の部分の問題を，解答し，レポートとして提出すること
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License		 特になし
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第１回 [統計学入門　第１講から第８講]
平均，標準偏差から正規分布まで
2 第２回 [統計学入門　第９講から第１６講]
正規分布に基づく予言的中区間の設定
3 第３回 [統計学入門　第１７講から第２１講]
信頼区間と検定の基礎
4 第４回 [心理統計学の基礎　第１章から第４章]
心理学研究と統計
分布の記述的指標とその性質
相関関係の把握と回帰分析
確率モデルと標本分布
5 第５回 [心理統計学の基礎　第５章　第３節、第４節]
推定値とそのy標準誤差
検定の考え方
検定力とその利用
区間推定の考え方
6 第６回 [心理統計学の基礎、第６章　第１節、第２節、第３節]
平均値差と連関に関する推測（１）
独立な２群の平均値差の検定
平均値差および効果量の区間推定
対応のある２群の平均値差の検定と推定
7 第７回 [心理統計学の基礎　第６章　第４節、第５節]
平均値差と連関に関する推測（２）
２群の比率の差の検定
カテゴリ変数間の連関の分析
8 第８回 [心理統計学の基礎　第７章　第１節、第２節、第３節]
線型モデルの基礎（１）
変数と統計量のベクトルによる表現
回帰分析のベクトル表現
平方和および分散の分割
9 第９回 [心理統計学の基礎　第７章　第４節、第５節、第６節]
線型モデルの基礎（２）
独立変数の効果の検定と自由度
平均値差への回帰分析的アプローチ
線型モデルに基づく統計的方法
10 第１０回 [心理統計学の基礎　第８章　第１節、第２節、第３節]
偏相関と重回帰分析（１）
部分相関係数と偏相関係数
偏相関係数とその解釈
重回帰モデルの当てはめ
11 第１１回 [心理統計学の基礎　第８章　第４節、第５節、第６節]
偏相関と重回帰分析（２）
重回帰分析のしくみ
平方和の分割と重相関係数の検定
個々の独立変数の寄与の評価
12 第１２回 [心理統計学の基礎　第９章　第１節、第２節、第３節]
実験デザインと分散分析（１）
実験デザインと要因
完全無作為１要因デザイン
多重比較の考え方
13 第１３回 [心理統計学の基礎　第９章　第４節、第５節、第６節、第７節]
実験デザインと分散分析（２）
完全無作為２要因デザイン
対応のある１要因デザイン
より複雑なデザイン
共分散分析
14 第１４回 [心理統計学の基礎　第１０章　第１節、第２節、第３節]
因子分析と共分散構造分析（１）
因子分析の考え方とモデル
因子分析のしくみと因子の解釈
因子の回転
15 第１５回 [心理統計学の基礎　第１０章　第４節、第５節、第６節]
因子分析と共分散構造分析（２）
共分散構造と母数の推定
共分散構造分析による潜在変数間の関係の分析
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識・理解
／Knowledge & Undestanding		 技能・表現
／Skills & Expressions		 思考・判断
／Thoughts & Decisions		 伝達・コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 統計用語の理解 ○ ○
2 統計学的な考え方の獲得 ○ ○
3 実際の研究で頻繁に用いられる統計的技法の基礎の理解 ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 授業前の質問 授業中の応答 課題の提出
1 統計用語の理解 ○ ○ ○
2 統計学的な考え方の獲得 ○ ○ ○
3 実際の研究で頻繁に用いられる統計的技法の基礎の理解 ○ ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 35 35 30

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