区分 心理学リサーチスキル科目 ディプロマ・ポリシーとの関係 SDGs力 科学コミュニケーション力 研究力 カリキュラム・ポリシーとの関係 教養 応用力 実践力 科目間連携 総合心理力 カリキュラム全体の中でのこの科目の位置づけ 科目の目的 本科目の目的は、心理学におけるデータ分析の基礎となる統計的手法を体系的に理解することである。これは、心理学的な現象を客観的に捉え、データに基づいて適切に解釈するためには、統計的な知識と技能が不可欠であるためである。前期に開講される「心理データの基礎I」では、統計の基本的な概念や記述統計の初歩を学ぶが、本科目ではそれを踏まえ、データの要約や2変数の関係の分析、確率および確率分布、さらには統計的推測の基礎に至るまでを扱う。その上で、データの収集方法や解釈に関する留意点についても理解を深める必要がある。これにより、後続の「心理データ解析法」においてより実践的な分析手法を学ぶための基盤を形成し、心理学におけるデータ分析を適切に行うための基礎的能力を身につけることを目的とする。 到達目標 1. データの種類（質的変数・量的変数）とグラフ表現を理解し、目的に応じてデータを整理・可視化することができる。 2. 量的データの分布を度数分布表やヒストグラム等で要約し、その特徴を読み取ることができる。 3. 平均値・中央値・最頻値および分散・標準偏差などを用いて、1変数データの特徴を適切に評価することができる。 4. 散布図や相関係数を用いて2変数データの関係を把握し、相関と因果の違いを踏まえて適切に解釈することができる。 5. 回帰直線を用いて2変数の関係をモデル化し、予測の意味と限界を理解した上で活用することができる。 6. 事象および確率の基本概念を理解し、条件付き確率やベイズの定理を用いて事象の関係を整理することができる。 7. 確率変数および確率分布の考え方を理解し、平均や分散を用いて分布の特徴を評価することができる。 8. データ収集の方法を理解し、偏りのないデータを得るための基本的な考え方を説明することができる。 9. 標本から母集団の特徴を推測する方法を理解し、区間推定および仮説検定の考え方に基づいて判断することができる。 科目の概要 本科目では、心理学におけるデータ分析の基礎となる統計的手法について、全15回の講義を通して体系的に学ぶ。前半では、データの種類やグラフ表現、量的データの要約方法、代表値や散らばりといった記述統計を扱い、データの特徴を把握するための基本的な技能を習得する。続いて、2変数データの分析として、散布図や相関係数、回帰分析を通じて変数間の関係を理解し、その解釈方法について学ぶ。中盤以降では、確率の基礎概念、条件付き確率、ベイズの定理を扱い、確率的な考え方を身につけるとともに、確率変数や確率分布の理解へと発展させる。さらに、データ収集の方法やその妥当性について検討し、最後に統計的推測として区間推定および仮説検定の基礎を学ぶ。これらを通して、データを適切に整理・分析し、結果を批判的に解釈するための基礎的能力を養う。 科目のキーワード 質的変数・量的変数、度数分布とヒストグラム、平均・分散・標準偏差、散布図と相関係数、回帰分析（回帰直線）、確率と事象、条件付き確率とベイズの定理、確率変数と確率分布、標本調査と無作為抽出、統計的推測（区間推定・仮説検定） 授業の展開方法 本科目では、ヨリソルにアップロードした各回の講義用オリジナル教材および教科書を使用して授業を進行する。講義では、これらの教材に基づき、各回のコマ主題細目に対応した内容について体系的に解説を行う。また、単に知識を習得するだけでなく、理解を深めることを目的として、教科書の練習問題や講義内で提示する問題に取り組みながら授業を進める。さらに、各回の講義の最後に小テストを実施し、その回の内容の理解度を確認するとともに、学習内容の定着を図る。 オフィス・アワー 久保寺俊朗：前期：火曜3限 後期：火曜3限 八木彩乃：※まずはメールでご連絡ください。授業前後に声をかけて頂いても構いません。 前期：水曜昼・3限 後期：水曜昼・3限 岸本励季：※できるだけ、アポイントを取ってください。 前期：月曜3限～5限 火曜1～5限 水曜1限・3～5限 木曜1限～5限 後期：月曜3限～5限 火曜3限～5限 水曜3限～5限 木曜昼～4限 金曜3限～5限 科目コード RU2032 学年・期 1年・後期 科目名 心理データの基礎Ⅱ 単位数 2 授業形態 講義 必修・選択 必修 学習時間 【授業】90分×15　【予習】90分以上×15　【復習】90分以上×15 前提とする科目 展開科目 関連資格 担当教員名 久保寺俊朗・八木彩乃・岸本励季

履修判定指標 履修指標 履修指標の水準 キーワード 配点 関連回 データの種類とグラフ表現を理解し、適切に活用できる 質的変数と量的変数の違いを理解し、それぞれに適した集計方法やグラフ表現を用いてデータの特徴を把握できる。また、クロス集計により複数の変数の関係を整理し、結果を解釈できる。さらに、目的に応じて適切なグラフを選択し、時系列データの変化を指数やグラフを用いて説明できる。 質的変数、量的変数、クロス集計、グラフ表現、幹葉図、レーダーチャート、積み上げ棒グラフ、時系列データ、指数 10 1-2 量的変数の要約方法を理解し、分布の特徴を把握できる 度数分布表やヒストグラムを用いてデータの分布を整理し、その特徴を読み取ることができる。また、分位数や5数要約を用いて分布を数値的に要約し、箱ひげ図を通して複数の分布を比較できる。さらに、散らばりの尺度を理解し、データの広がりを適切に評価できる。 度数分布、ヒストグラム、階級、相対度数、累積度数、分位数、四分位数、5数要約、箱ひげ図 10 3-4 1変数データの分析方法を理解し、分布の特徴を適切に評価できる 平均値・中央値・最頻値などの代表値の意味と使い分けを理解し、分布の中心を把握できる。また、分散や標準偏差などの散らばりの尺度を用いて分布の広がりを評価できる。さらに、変数変換や標準化、外れ値の考え方を理解し、データの特徴を多面的に捉えることができる。 平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、変動係数、標準化、変数変換、外れ値、探索的データ解析 10 5-6 2変数データの分析方法を理解し、変数間の関係を適切に解釈できる 散布図やクロス集計を用いて2変数の関係を表現し、その特徴を把握できる。また、相関係数の意味を理解し、関係の強さや方向を適切に評価できる。さらに、相関と因果の違いや擬相関の可能性を理解し、関係の解釈における注意点を説明できる。 散布図、層別散布図、相関係数、共分散、正の相関、負の相関、無相関、擬相関、相関と因果、2変数データ 15 7-8 回帰分析の基本を理解し、2変数の関係をモデル化し予測に活用できる 説明変数と被説明変数の関係を理解し、回帰直線によってデータの関係を表現できる。また、最小二乗法の考え方を理解し、回帰直線がどのように決定されるかを説明できる。 回帰分析、回帰直線、説明変数、被説明変数、最小二乗法、残差、予測 10 9 確率の基本概念と計算方法を理解し、事象の関係を確率的に扱える 事象や確率の意味を理解し、等確率のもとで確率を求めることができる。また、事象の独立性や条件付き確率の考え方を理解し、事象の関係を整理して確率を計算できる。さらに、ベイズの定理を理解し、確率を用いて現象を解釈できる。 事象、確率、古典的確率、頻度確率、公理的確率、独立事象、条件付き確率、乗法定理、ベイズの定理、樹形図 15 10-11 確率変数と確率分布を理解し、分布の特徴を確率的に評価できる 確率変数と確率分布の関係を理解し、平均や分散を用いて分布の特徴を把握できる。また、二項分布や正規分布の性質を理解し、それぞれの分布の特徴を説明できる。さらに、標準正規分布を用いて確率を求める方法を理解し、分布を用いた確率計算ができる。 確率変数、確率分布、期待値、分散、標準偏差、二項分布、正規分布、標準正規分布、確率計算 10 12-13 データ収集の方法とその重要性を理解し、適切な調査設計を考えることができる 統計的問題解決の過程を理解し、データ収集の役割を説明できる。また、実験研究と観察研究の違いを理解し、因果関係の解釈における注意点を説明できる。さらに、全数調査と標本調査の違いを理解し、無作為抽出の必要性や偏りの問題について説明できる。 PPDACサイクル、実験研究、観察研究、処理群、対照群、母集団、標本、全数調査、無作為抽出、偏り 10 14 統計的推測の方法を理解し、データに基づいた推定と判断ができる 標本分布の考え方を理解し、標本から母集団の特徴を推測できる。また、区間推定を用いて不確実性を考慮した推定ができる。さらに、仮説検定の手順を理解し、有意水準に基づいて仮説の採否を判断できる。 統計的推測、標本分布、区間推定、信頼区間、信頼度、仮説検定、帰無仮説、対立仮説、有意水準、棄却域 10 15

評価方法	期末試験（100%）で評価する。
評価基準 評語     学習目標をほぼ完全に達成している・・・・・・・・・・・・・ S (100～90点)     学習目標を相応に達成している・・・・・・・・・・・・・・・ A (89～80点)     学習目標を相応に達成しているが不十分な点がある・・・・・・ B (79～70点)     学習目標の最低限は満たしている・・・・・・・・・・・・・・ C (69～60点)     学習目標の最低限を満たしていない・・・・・・・・・・・・・ D (60点未満)
教科書	日本統計学会（編）（2020）．改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析　東京図書
参考文献
実験・実習・教材費	統計検定3級受験料