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基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	心理学統計法
時間割コード／Course Code	6231000017
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	医学部心理支援科学科／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　4
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	2,3,4
主担当教員／Main Instructor	小河妙子／OGAWA TAEKO
科目区分／Course Group	専門教育科目　専門基礎科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
小河妙子／OGAWA TAEKO	保健学研究科／
櫛引　夏歩／KUSHIBIKI NATSUHO	保健学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル2
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇心理学で用いられる統計手法を理解できる。（見通す力）〇統計ソフト等を用いて統計処理を実施できる。（解決していく力）〇統計に関する基本的な知識を修得できる。（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	〇本講義では，心理学で用いられる基本的な統計手法と統計に関する基本的な知識，統計ソフトの操作について学習する。〇基本的な統計手法，知識については，代表値と散布度，相関，回帰，正規分布，母集団と標本などについて理解した上で，t 検定や分散分析，因子分析，ノンパラメトリック検定などの頻繁に用いられる統計手法について学習する。〇こられの基礎的な知識を得た上で，SPSSや R などの統計ソフトの基本的な操作方法について実践的に学習する。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：オリエンテーション，統計ソフトの使用方法（担当：小河妙子）授業の進め方の共通理解を得るとともに，統計ソフトの基本的な使用方法を理解する。第２回：4 つの尺度，代表値，分散，標準偏差（担当：小河妙子，櫛引夏歩）４つの尺度など，記述統計の基本概念を理解する。第３回：信頼区間，ｔ分布，正規分布（担当：小河妙子，櫛引夏歩）信頼区間など，推測統計の基本概念を理解する。第４回：χ2検定，母集団と標本（担当：小河妙子） χ2検定を題材として，推測統計の基本的な考え方を理解する。第５回：ｔ検定（対応あり・対応なし）（担当：小河妙子） T 検定を理解する。第６回：分散分析（１要因参加者間）（担当：小河妙子）１要因参加者間分散分析を理解する。第７回：分散分析（１要因参加者内）（担当：小河妙子）１要因参加者内分散分析を理解する。第８回：分散分析（２要因参加者間），多重比較，交互作用（担当：小河妙子）２要因参加者間分散分析を理解する。第９回：分散分析（２要因参加者間・混合計画）（担当：小河妙子）２要因参加者間，および，混合計画分散分析を理解する。第 10 回：相関，無相関検定（担当：小河妙子）相関を理解する。第 11 回：回帰直線（担当：小河妙子）回帰を理解する。第 12 回：重回帰分析（担当：小河妙子）重回帰分析を理解する。第 13 回：因子分析（担当：小河妙子）因子分析を理解する。第 14 回：演習問題１（担当：小河妙子，櫛引夏歩）これまでに学んだ統計法に基づき，主に分散分析，相関に関する演習を行う。第 15 回：演習問題 2（担当：小河妙子）これまでに学んだ統計法に基づき，主に重回帰分析，因子分析に関する演習を行う。本講義は基本的に対面授業を予定しているが、コロナウィルス感染症の感染状況等に応じて適宜、メディア授業に移行する可能性がある。その場合におけるメディア授業の媒体はMicrosoft Teamsを用いて行う。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	評価の基準 1. 統計学の基本的な用語を理解し，用いることができる 2. 仮想データに対して，適切な検定方法を選ぶことができる 3. 仮想データを用いて，検定を実施することができる評価の構成 1. 定期試験（90％） 2. 講義への取り組み状況（授業中の討論や発表など）（10％）
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	講義と演習科目は，1単位修得に必要な45時間のうち15時間を授業時間中に学修し，30時間を授業時間外で学修することが前提です。参考文献や授業中に提示する資料をもとに予習と復習に努めて下さい。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書は指定しません。
参考文献／bibliography	森敏明・吉田寿夫（1990）『心理学のためのデータ解析テクニカルブック』北大路書房向後千春・冨永敦子（2007）『統計学がわかるハンバーガーショップでむりなく学ぶ，やさしく楽しい統計学』技術評論社向後千春・冨永敦子（2008）『統計学がわかるアイスクリームで味わう，”関係”の統計学』技術評論社
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	特になし
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	毎週火曜日：17時半～18時半に研究室にお越しください。研究室はC棟1階小河研究室です。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	ogawa_09[at]hirosaki-u.ac.jp [at]を@に置き換えてください。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	A10:心理学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject
授業形態・授業方法／Class form, class method	講義
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	特になし

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	心理学統計法
時間割コード／Course Code	6231000017
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	医学部心理支援科学科／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　4
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	2,3,4
主担当教員／Main Instructor	小河妙子／OGAWA TAEKO
科目区分／Course Group	専門教育科目　専門基礎科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル2
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇心理学で用いられる統計手法を理解できる。（見通す力）〇統計ソフト等を用いて統計処理を実施できる。（解決していく力）〇統計に関する基本的な知識を修得できる。（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	〇本講義では，心理学で用いられる基本的な統計手法と統計に関する基本的な知識，統計ソフトの操作について学習する。〇基本的な統計手法，知識については，代表値と散布度，相関，回帰，正規分布，母集団と標本などについて理解した上で，t 検定や分散分析，因子分析，ノンパラメトリック検定などの頻繁に用いられる統計手法について学習する。〇こられの基礎的な知識を得た上で，SPSSや R などの統計ソフトの基本的な操作方法について実践的に学習する。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：オリエンテーション，統計ソフトの使用方法（担当：小河妙子）授業の進め方の共通理解を得るとともに，統計ソフトの基本的な使用方法を理解する。第２回：4 つの尺度，代表値，分散，標準偏差（担当：小河妙子，櫛引夏歩）４つの尺度など，記述統計の基本概念を理解する。第３回：信頼区間，ｔ分布，正規分布（担当：小河妙子，櫛引夏歩）信頼区間など，推測統計の基本概念を理解する。第４回：χ2検定，母集団と標本（担当：小河妙子） χ2検定を題材として，推測統計の基本的な考え方を理解する。第５回：ｔ検定（対応あり・対応なし）（担当：小河妙子） T 検定を理解する。第６回：分散分析（１要因参加者間）（担当：小河妙子）１要因参加者間分散分析を理解する。第７回：分散分析（１要因参加者内）（担当：小河妙子）１要因参加者内分散分析を理解する。第８回：分散分析（２要因参加者間），多重比較，交互作用（担当：小河妙子）２要因参加者間分散分析を理解する。第９回：分散分析（２要因参加者間・混合計画）（担当：小河妙子）２要因参加者間，および，混合計画分散分析を理解する。第 10 回：相関，無相関検定（担当：小河妙子）相関を理解する。第 11 回：回帰直線（担当：小河妙子）回帰を理解する。第 12 回：重回帰分析（担当：小河妙子）重回帰分析を理解する。第 13 回：因子分析（担当：小河妙子）因子分析を理解する。第 14 回：演習問題１（担当：小河妙子，櫛引夏歩）これまでに学んだ統計法に基づき，主に分散分析，相関に関する演習を行う。第 15 回：演習問題 2（担当：小河妙子）これまでに学んだ統計法に基づき，主に重回帰分析，因子分析に関する演習を行う。本講義は基本的に対面授業を予定しているが、コロナウィルス感染症の感染状況等に応じて適宜、メディア授業に移行する可能性がある。その場合におけるメディア授業の媒体はMicrosoft Teamsを用いて行う。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	評価の基準 1. 統計学の基本的な用語を理解し，用いることができる 2. 仮想データに対して，適切な検定方法を選ぶことができる 3. 仮想データを用いて，検定を実施することができる評価の構成 1. 定期試験（90％） 2. 講義への取り組み状況（授業中の討論や発表など）（10％）
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	講義と演習科目は，1単位修得に必要な45時間のうち15時間を授業時間中に学修し，30時間を授業時間外で学修することが前提です。参考文献や授業中に提示する資料をもとに予習と復習に努めて下さい。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書は指定しません。
参考文献／bibliography	森敏明・吉田寿夫（1990）『心理学のためのデータ解析テクニカルブック』北大路書房向後千春・冨永敦子（2007）『統計学がわかるハンバーガーショップでむりなく学ぶ，やさしく楽しい統計学』技術評論社向後千春・冨永敦子（2008）『統計学がわかるアイスクリームで味わう，”関係”の統計学』技術評論社
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	特になし
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	毎週火曜日：17時半～18時半に研究室にお越しください。研究室はC棟1階小河研究室です。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	ogawa_09[at]hirosaki-u.ac.jp [at]を@に置き換えてください。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	A10:心理学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject
授業形態・授業方法／Class form, class method	講義
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	特になし

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information