京都大学 京都大学

Seminar on Analysis of Psychological Data

Numbering Code G-EDU46 57245 SJ46 Year/Term 2022 ・ First semester
Number of Credits Course Type topics seminar
Target Year Master's students Target Student
Language Japanese Day/Period Wed.2
Instructor name TAKAHASHI YUUSUKE (Institute for Liberal Arts and Sciences Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course 本演習では，人間の認知・情動・行動の構造やその心的過程を明らかにするために必要な心理学的な方法としてのデータ解析を，最新の文献に当たりながら，実際にソフトウエア（RかM Plusがもっとも推奨されるが,SPSS・AMOS・JMPなどを用いることももちろん可能）を用いながら検討を行う。
Course Goals 　本演習の到達目標は，受講者が，授業で取り上げた手法を理解し，収集したデータを実際に解析してモデル化するスキルと知識を身につけ，レベルの高い学術論文を執筆する能力を育成することにある。
Schedule and Contents 第1－2週に、オリエンテーションをおこなう。3週目以降は，参加者が1名ずつ自分が関心をもつデータ解析法を発表し，実習を行い，全員で討論する。
受講者は，1巡目の発表では，教科書に基づいて紹介を行い，2巡目の発表では，どれかの手法を取り上げて，(a)手法の紹介，(b)利用法の説明・デモ，(c)できれば，自分たちのデータを利用した結果を紹介する。
　下記の（）内はテーマ例であり，各自の関心に応じて他の解析法，ソフトウエアやマクロ作成法，シミュレーション技法，実験プログラムを取り上げてもよい。

1. 心理データ解析の概説1
2. 心理データ解析の概説2
3. 実験心理学データの分析1（分散分析，共分散分析等）
4. 社会心理学データの分析1（重回帰分析・階層的重回帰分析等）
5. パーソナリティ心理学データの分析1（因子分析・主成分分析，クラスタ分析，多次元尺度解析等）
6. 発達心理学データの分析1（縦断データ解析・欠測データ・潜在成長モデル等）
7. 教育心理学データの分析1（項目反応理論等）
8. メタ分析1
9. 実験心理学データの分析2（多変量分散分析，ベイズ統計学等）
10. 社会心理学データの分析2（媒介分析，テキストマイニング等）
11. パーソナリティ心理学データの分析2（構造方程式モデリング等）
12. 発達心理学データの分析2（縦断データ解析・欠測データ・潜在成長モデル等）
13. 教育心理学データの分析2（マルチレベル分析等）
14. メタ分析2
15. まとめ
16. フィードバック方法は別途連絡する
Evaluation Methods and Policy 【評価方法】
授業への参加，担当回の発表および課題の提出を要件とする。成績評価は発表 (70%)ならびに授業の参加と課題 (30%) を評価する。

【評価方針】到達目標について教育学研究科の成績評価の方針に従って評価する。
Course Requirements 心理学で用いる記述統計，推測統計の基礎的知識を持ち，データを分析した経験あるいは分析するデータを持っていることが望ましい。なお，受講者の発表テーマと授業のレベルは各自の関心と学習の進度に応じて設定する。
Study outside of Class (preparation and review) 予習すべきこと
・発表者は，パワーポイント発表資料や模擬データを事前に準備し，送付する。
・受講者は，教科書や発表資料に目を通して疑問点を明らかにしたうえで授業に臨む。
復習すべきこと
・授業中に紹介された解析手法を用いて，模擬データを自分でも再度分析し，スキルが習得できたかを確認する。さらには自分のデータに対しても適切に適用できるかどうか検討することが望ましい。
Related URL http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem17.htm
http://www.educ.kyoto-u.ac.jp/cogpsy/personal/Kusumi/kaiseki.htm
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