| 授業概要 |
| 心理学をはじめとする行動科学の分野では、多くの変数間の関連を分析する必要が生じることがある。そのために用いられる手法は、多変量解析法と総称される。この授業では多変量解析法の中から、回帰分析、主成分分析、因子分析をとりあげ、自分で使えること、解釈できることを目標に学習を進める。 |
| 課題・評価 |
| 出席と期末テストの成績による。 |
| テキスト |
| 初回の授業で指示する。 |
| 参考文献 |
| 必要に応じて紹介する。 |
| 受講生への要望 |
| 多変量解析を理解する上で、ある程度の数学的説明は避けて通れない、数学嫌いの人も先入観は捨てて、虚心に取り組んでほしい。 |
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| 授業計画 |
１．初回の授業で、多変量解析法を学ぶ上で知っておくことが望ましい、いくつかの予備知識を確認する。
２．以下、回帰分析、主成分分析、因子分析の順に授業を進める。いずれの手法についても、
(１)手法の目的を押さえた上で、分析手順を一通り学習する。
(２)手法を利用している論文を読み、解釈手順を学ぶ。
(３)統計解析ソフトSPSSを使って、実際にこれらの手法を適用する手順を学ぶ。
３．時間に余裕のある場合は、他の手法にも触れる。 |
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