2012 syllabus

コード	EH32-01
授業科目	多変量解析法　Ａ
副題
副専攻
特記事項

担当者	小島　弥生
単位	2
期・曜時	前期　火2
対象学年	3・4年

学習目標

　質問紙調査や心理学実験で収集したデータを、多変量解析の手法を用いて分析する手順を理解することを目指す。最終的には、調査の目的や分析の目的に見合う分析方法を、受講生が確実に選択できるようになることを目標とする。

授業概要

　教員の用意するデモデータを使い、受講生自身に多変量解析を実施してもらう。また、解析に関する講義も実習と並行して行う。統計やPC操作に関する知識・経験が豊富である必要はないが、授業の性質上「データ分析の基礎Ａ」を併せて受講することが望ましい。

テキスト

　テキストは特に指定しない。教員が用意する授業プリントを中心にして授業を進める。

参考文献・課題図書

　参考文献は、授業内で適宜、紹介する。

受講生への要望

　ＰＣ環境の問題から、履修希望者多数の場合には受講制限を実施する可能性がある。社会心理学のゼミで卒論執筆を予定している３年生には「データ分析の基礎Ａ」を共に履修することを強く推奨する。

評価方法

　出席状況・課題や宿題の提出状況と、試験（記述テスト）の２点から総合的に評価する。

授業計画

１．ガイダンス（履修に関する諸注意、多変量解析の概説）
２．主な多変量解析の分析デモンストレーションと説明
３．分散分析１：平均値と分散
４．分散分析２：要因計画と分散分析モデルの対応
５．分散分析３：分散分析のさまざまなパターン
６．重回帰分析１：相関と回帰（回帰分析の基礎）
７．重回帰分析２：重回帰分析の概説
８．重回帰分析３：ダミー変数について
９．重回帰分析４：多重共線性について
10．因子分析１：因子分析の考え方
11．因子分析２：因子分析の実際
12．因子分析３：探索的因子分析と確認的因子分析
13．共分散構造分析
14．その他の多変量解析
15．テスト（分析結果の読み取り方を中心とする記述テスト）

自由記述欄

　受講を希望する学生は、第１回の授業日に、前の時間に開講される「データ分析の基礎Ａ」のガイダンスも受けて欲しい。デモデータの受け渡し等、「データ分析の基礎Ａ」と連動する事項が複数あることを了承してから受講意思を決めて欲しい。

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