心理統計法(’11)

主任講師: 大澤 光、神宮 英夫

全15回の授業を通じて、心理学とその関連領域における統計法の基本的な考え方と方法を理解すること、また、具体的な問題に対して、その目的に沿って問題を分析し、その数量的な把握と統計的な検討から適切な解決を導く基礎的な力を身につけること、さらに、より高度な統計法の学習への橋渡しとなることが目標である。 検討中リストに追加

各回のテーマと放送内容

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第1回 心理統計法入門
「心理統計法」は、仕事の目的に応じて対象を特定し、その対象の“関心のある”性質について必要な「データ」を収集・調査して、これから必要な「情報」を導き出すための考え方と方法(道具立て)である。そして、「データ」は、それが表現する内容や出所などによって、導き出せる「情報」が違う。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授) 西川 泰夫 (上智大学名誉教授)
第2回 度数分布とその特徴
質的あるいは量的なデータの分布の性質や特徴は、その度数分布を棒グラフで表した「ヒストグラム」を描き、その形状を観察すれば掴める。データに異質なものが混じっている場合には、データを「層別」する。データの分布の集中具合は「パレート図」を描けば分かる。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授)
第3回 代表値とバラツキなど
データの分布の特徴をその代表値やバラツキなどの数値(統計値)で表すことを「数値要約」という。データの分布の「位置」は平均値、最大値、最小値などで、データの分布の「バラツキ」は範囲、標準偏差などで、データの分布の「形」は歪度、尖度などで表す。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授) 安田 康晴 (広島国際大学客員教授)
第4回 確率変数、確率分布、正規分布
「統計法」では、標本は母集団から無作為(偶然)に抽出されたと想定して、その偶然を(数学的に)扱うことができる「確率論」を利用して、標本のデータから母集団の性質や特徴を検定・推定する。この章では、「確率論」の基礎として、確率変数、確率分布、二項分布、正規分布、中心極限定理などを理解する。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授)
第5回 統計的仮説検定の考え方と手順
 心理統計では、様々な分析方法が用いられているが、そのほとんどが統計的仮説検定の考え方に基づいている。ここでは、推測統計における仮説検定の考え方と具体的手順について概説しながら、統計的仮説検定を進めていく上での基本的事項を理解することを目指していく。
担当講師: 池田 浩 (福岡大学講師)
第6回 1つの平均値に関する検定
統計的仮説検定の考え方と手順に基づきながら、1つの標本から得られた平均値の検定を学習する。この1つの標本から得られた平均値の検定とは、標本から得られた平均値が母集団の平均値と比較し、検定するものである。この分析を通して、次章で取り上げるt分布と自由度の概念についても理解する。
担当講師: 池田 浩 (福岡大学講師)
第7回 2つの平均値の差の検定
心理統計で最も基本的な分析とは、複数の平均値の差を比較検討することである。そのなかで2つの平均値の差を検定する分析方法として「t検定」を学習する。さらに、t検定は、2つの平均値が対応のない独立したデータによるものか、あるいは対応したデータによるものかによって分析方法が異なってくる。これらの違いを適切に理解し、データの特徴に応じたt検定を行うことができるようになることを目指していく。
担当講師: 池田 浩 (福岡大学講師)
第8回 “対応のある”2つの変量の相関関係(1)
“対応のある”2つの変量の対応(相関)関係を分析するには、まず「散布図」で2つの変量の関係を見極め、データが均質であれば、相関関係の強さを表す「相関係数」を計算する。異質なデータが混じっていれば、「層別」する。ちなみに、相関関係と因果関係は同じではない。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授) 藤原 純一 (ソルクシーズ特別顧問)
第9回 “対応のある”2つの変量の相関関係(2)
相関係数の信頼性の相関の有無の「無相関検定」、相関係数の信頼区間の「推定」、順位尺度データに対する「順位相関係数」、質的なデータに対する「連関係数」と「χ2検定」の考え方と計算方を理解する。
担当講師: 大澤 光 (放送大学客員教授)
第10回 分散分析
 分散を検定して多くの平均の違いを一度に検定するのが、分散分析である。 実は、7章で取り上げた平均の差の検定(t検定)と、意味的には同じ部類に入る。分散分析の基本となる「一要因の分散分析」を解説し、この検定の基本的な考え方を説明する。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)
第11回 複雑な分散分析
心理学の実験対象では、人が常に関わっているので、複雑な要因が絡み合っている場合が多々ある。これらの要因を整理して、実験を計画して、これに対応する分散分析が行なえるように、多様な分散分析を紹介する。主に、Excelの分析ツールで計算できるものを中心に解説する。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)
第12回 回帰分析
8・9章で取り上げた相関係数と回帰分析との関係を解説し、 両者の違いを理解できるようにする。回帰分析を行うための最小自乗法を解説する。この分析を行うことの意味や利点について、実例を紹介しながら、解説する。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)
第13回 回帰直線の当てはまり
 回帰分析によって結果に直線を当てはめるが、当然その当てはまりの程度が問題となる。決定係数や分散分析など、当てはまりを議論するための指標を解説し、これらの適切な使い方を理解する。また、10・11章の分散分析との関係についても説明する。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)
第14回 多変量解析のすすめ
複雑な要因が絡み合っている心理学の研究で、これらの絡み合いを解きほぐす手法が多変量解析である。 この手法の全体像を概観して、複雑性を解明する試みを性格や評価実験事例などの実例を交えて解説する。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)
第15回 心理学と統計の関係
心理学でなぜ統計が使われるのかを理解することは、心理学そのものを理解するとともに、必要な統計やその適切な使い方を身につけるために必要である。今後実際に統計を使って心理学研究を行うための力を身に付けるために必要な知識を獲得することを目指す。
担当講師: 神宮 英夫 (金沢工業学教授)

放送メディア:

テレビ

放送時間:


2016年度 [第2学期] (木曜)
7時30分〜8時15分

単位認定試験 試験日・時限:

2016年度 [第2学期]
2017年1月26日 (木曜)
7時限 (16時45分~17時35分)

開設年度:

2011年度

科目区分:

専門科目

科目コード:

1528319

単位数:

2単位
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