学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1002285
科目区分
Course Category
専門科目(人間・社会情報)関連専門科目(自然，CS)
科目名　【日本語】
Course Title		心理・認知科学データ解析
科目名　【英語】
Course Title		Data Analysis for Cognitive and Psychological Sciences
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-12-3058-J
担当教員　【日本語】
Instructor		平井　真洋 ○
担当教員　【英語】
Instructor		HIRAI Masahiro ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋１期 木曜日 １時限
秋１期 木曜日 ２時限
Fall1 Thu 1
Fall1 Thu 2
対象学年
Year		３年
3
授業形態
Course style		講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
人社・心理・認知科学
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
一般に心理・認知科学の研究では，実験や調査で得られたデータを統計解析することによって，仮説の実証的な検証がおこなわれる。この授業では，講義と実習を通じて，心理・認知科学研究で多用される統計解析手法である分散分析の基本的な知識とスキルの習得を目指す。データ解析の基礎を学ぶことで，心理学研究の実証的方法論に関する理解を深めてもらうとともに，エビデンスにもとづいて物事を判断する力を身に付けることを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In general, in psychological and cognitive science research, hypotheses are empirically tested by statistical analysis of data obtained from experiments and surveys. In this class, we aim to acquire the necessary knowledge and skills of analysis of variance, which is a statistical analysis method often used in psychological and cognitive science research, through lectures and practical training. By learning the basics of data analysis, students will deepen their understanding of empirical methodologies in psychological research and acquire the ability to make decisions based on evidence.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
心理・認知科学では，関心のある要因を人為的に操作し，それが人間の行動や判断に及ぼす影響を検討する実験研究がしばしばおこなわれる。この講義では，このような実験データ解析の基本的な知識とスキルの習得を目指す。本講義の受講によって，主として分散分析による解析を一人で行うことができるようになります。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
In psychological and cognitive sciences, experimental studies are often conducted to examine the effects of artificially manipulating interest factors on human behavior and judgment. This course aims to provide students with the necessary knowledge and skills to analyze such experimental data. By attending this course, students will be able to carry out analyses, mainly by analysis of variance, on their own.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
実験データの解析で多用される分散分析の基礎について講義をおこなう。統計的仮説検定の考え方をおさらいした後，参加者間要因，参加者内要因，混合要因など，さまざまなタイプの分散分析について解説をする。講義に並行して，データ解析の実習もおこなう。

1. 統計的仮説検定の考え方
2. 参加者間一要因の分散分析
3. 多重比較
4. 参加者間二要因の分散分析
5. 相関と独立
6. 参加者内一要因の分散分析
7. 参加者内二要因の分散分析
8. 混合要因の分散分析
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
心理・認知科学実験1または2のいずれかを履修していることを履修条件とします。 高校数学で学ぶ確率・統計の基礎知識を身に付けていることが強く望まれます。 また，Rstudioを用いた演習を予定しているので，コンピュータ操作に関する基礎知識を必ず身に付けていること。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
（評価方法）毎回講義後の宿題（70点）と講義最終後レポート（30点）の総合点で評価します。（評価の基準）60点以上を合格とします。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
講義中に適宜指示します。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
毎回，講義の理解度を確認するためのレポートを出題します。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面講義を予定しているが，新型コロナウィルス感染状況等によりオンライン講義とします。
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
NUCT上に講義資料をアップロードし，zoomによるオンライン講義を実施する。詳細については講義開講時にNUCT上で連絡する。