- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 社
- 時間割コード
Course Code - 50822
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 心理測定論
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 担任者名
Instructor - 山下 直人
- 曜限
Day/Period - 火2
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
心理測定論（Psychometrics）とは，心理学の量的研究において，実験計画の立案から結果のデータ解析に至るまで，広範に渡る理論的基盤および方法論を提供する学問領域である．本講義では，心理測定論の様々な手法のうち，因子分析およびそれに関係するいくつかの分析法（構造方程式モデリング，パス解析，主成分分析など）について学ぶことで，卒業研究において必要とされる，心理測定論的方法の基礎を学ぶ．一部数式を交えた解説を行うため，必須ではないが，線形代数（行列，ベクトル）に関する予備的知識があると望ましいが，必須ではない．
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
- 心理測定論の基礎的な概念を理解できる．
- 因子分析およびその関係手法の基礎的な知識を理解し，実データに対して適用できる．
- 心理学データの分析を「心理統計学」の知識と関連付けて理解できる．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
- データの形式や性質と，分析の目的とを勘案して，適切な分析手法を選択できる．
- 因子分析などを使用した心理学的研究について，その内容を理解し，要点を説明することができる．
③主体的な態度の観点
- 講義に関係する書籍や論文を探し，自主的に知識を深めることができる．授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 オリエンテーション：授業の目的，評価，進め方，分析の実行環境などの紹介
第2, 3回 線形代数入門
第4, 5回 因子分析の導入準備：単回帰分析，重回帰分析
第6, 7回 確認的因子分析1：目的，探索的因子分析との相違点，モデル比較，適合度指標
第8, 9回 探索的因子分析1：目的，因子分析モデル，因子の抽出，因子数選択，因子回転，適用例の紹介
第10, 11回 因子分析の周辺手法：主成分分析
第12, 13回 因子分析の周辺手法：パス解析
第14, 15回 因子分析の周辺手法：構造方程式モデリング（SEM/LV），全体のまとめ授業時間外学習 / Expected work outside of class
講義前に公開する講義資料を事前に読み，疑問点を整理してから講義に参加することが望ましい．また，講義中に紹介する書籍や論文を読んで，自主的に知識を深めることを推奨する．
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
小テスト（40%），レポート（40%），授業への貢献（20%）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
各手法の基本的な考え方と注意点を理解し，データと目的に適した手法を選択できる（50%）．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
適切な方法で結果を解釈し，報告できる（30％）．
③主体的な態度の観点
講義で扱ったデータ以外への適用を考えることができる（20％）．
- 教科書
Textbooks
-
参考書
References
- フィードバックの方法
Feedback Method
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 関大LMSの「メッセージ機能」で連絡してください．
- 備考
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