\documentclass[kind=IAS,a4j,bachelor,landscape,viewer,color,fascicle]{edb-syl}
\def\年度{2011}
\def\和年度{23}
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\begin{document}

\SYLHEAD{\LinkToPDF{list}{\BILINGUAL{人間社会学科 人間行動コース ウェルネス行動科学サブコース}{人間社会学科 人間行動コース ウェルネス行動科学サブコース}}}
%%%% 218286:219451
\begin{edb:lecture}%
\EdbEID{219451}\EdbEOID{545643}%
\包含false%
\授業ID{218286:219451}%
\授業概要種別{166223}%
\名称{行動統計学II}{行動統計学II}%
\担当教員{\所属肩書氏名{大学開放実践センター}{教授}{\href{http://pub2.db.tokushima-u.ac.jp/ERD/person/60587/profile-ja.html}{\EdbSMG{川野}{}{卓二}}}\所属肩書氏名{人間文化学科}{准教授}{\href{http://pub2.db.tokushima-u.ac.jp/ERD/person/171820/profile-ja.html}{\EdbSMG{原}{}{幸一}}}}%
\開講学期{2年(後期, 集中)}%
\履修種別{}%
\EdbColDef{edb:lecture.goal}{1}{E}{収集したデータの測定のレベルや型に適し，且つ，分析の目的にあった統計手法が選択でき，正確な計算により得られた結果が正しく解釈できる．}%
\EdbColDef{edb:lecture.goal}{1}{J}{収集したデータの測定のレベルや型に適し，且つ，分析の目的にあった統計手法が選択でき，正確な計算により得られた結果が正しく解釈できる．}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{1}{E}{1． 相関係数と回帰係数}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{1}{J}{1． 相関係数と回帰係数}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{2}{E}{2． 重回帰分析の利用}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{2}{J}{2． 重回帰分析の利用}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{3}{E}{3． 多要因分散分析の応用}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{3}{J}{3． 多要因分散分析の応用}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{4}{E}{4． ノンパラメトリック法の基礎}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{4}{J}{4． ノンパラメトリック法の基礎}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{5}{E}{5． 因子分析と共分散構造分析の基礎}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{5}{J}{5． 因子分析と共分散構造分析の基礎}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{6}{E}{6． 測定のレベルとデータの型}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{6}{J}{6． 測定のレベルとデータの型}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{7}{E}{7． 多変量解析の種類と利用}%
\EdbColDef{edb:lecture.plan}{7}{J}{7． 多変量解析の種類と利用}%
\EdbColDef{edb:lecture.unit}{1}{E}{2}%
\EdbColDef{edb:lecture.unit}{1}{J}{2}%
\EdbColDef{edb:lecture.target}{1}{E}{授業では，まず，収集したデータの2変数間の関連の強さに関する相関係数と，1個の説明変数と1個の目的変数間の単回帰分析について復習する．その後，多変量解析法(重回帰分析，多要因分散分析，因子分析，共分散構造分析等)の原理と特徴，解析手順を修得するために例題を用いて授業を進める．あわせて，研究デザインやデータの種類別に適切な統計分析法を決定するために考慮しなければならない事柄についても触れる．}%
\EdbColDef{edb:lecture.target}{1}{J}{授業では，まず，収集したデータの2変数間の関連の強さに関する相関係数と，1個の説明変数と1個の目的変数間の単回帰分析について復習する．その後，多変量解析法(重回帰分析，多要因分散分析，因子分析，共分散構造分析等)の原理と特徴，解析手順を修得するために例題を用いて授業を進める．あわせて，研究デザインやデータの種類別に適切な統計分析法を決定するために考慮しなければならない事柄についても触れる．}%
\EdbColDef{edb:lecture.outline}{1}{E}{収集されたデータの様々な種類や目的にあったデータ分析の手法を学ぶ．}%
\EdbColDef{edb:lecture.outline}{1}{J}{収集されたデータの様々な種類や目的にあったデータ分析の手法を学ぶ．}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{1}{E}{分散分析}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{1}{J}{分散分析}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{2}{E}{ノンパラメトリック法}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{2}{J}{ノンパラメトリック法}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{3}{E}{重回帰分析}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{3}{J}{重回帰分析}%
\EdbColDef{edb:lecture.keyword}{4}{E}{因子分析}%
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\EdbColDef{edb:lecture.foundation}{1}{@}{219450}%
\EdbColDef{edb:lecture.foundation}{1}{E}{\EdbSeeLecture{行動統計学I}{218319}{219450}{1.0}}%
\EdbColDef{edb:lecture.foundation}{1}{J}{\EdbSeeLecture{行動統計学I}{218319}{219450}{1.0}}%
\EdbColDef{edb:lecture.notice}{1}{E}{卒業研究で何らかの数量的なデータの収集$\cdot{}$分析を予定している者が受講することが望ましい．4年生の受講も認める．授業には8桁以上，$\surd{}$演算機能付きの電卓を持参すること．}%
\EdbColDef{edb:lecture.notice}{1}{J}{卒業研究で何らかの数量的なデータの収集$\cdot{}$分析を予定している者が受講することが望ましい．4年生の受講も認める．授業には8桁以上，$\surd{}$演算機能付きの電卓を持参すること．}%
\EdbColDef{edb:lecture.evaluation}{1}{E}{評価の配分は，課題30\%，まとめのノート30\%，期末試験40\%で行なう．期末試験には，自著ノート(A4紙1枚)のみ持ち込みを認める．}%
\EdbColDef{edb:lecture.evaluation}{1}{J}{評価の配分は，課題30\%，まとめのノート30\%，期末試験40\%で行なう．期末試験には，自著ノート(A4紙1枚)のみ持ち込みを認める．}%
\EdbColDef{edb:lecture.evaluation2}{1}{E}{なし}%
\EdbColDef{edb:lecture.evaluation2}{1}{J}{なし}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{1}{E}{教科書 山上 暁，倉智 佐一 編著「新版 要説 心理統計法」北大路書房}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{1}{J}{教科書 山上 暁，倉智 佐一 編著「新版 要説 心理統計法」北大路書房}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{2}{E}{参考書 南風原朝和 著「心理統計学の基礎」有斐閣}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{2}{J}{参考書 南風原朝和 著「心理統計学の基礎」有斐閣}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{3}{E}{参考書 石村貞夫 著「すぐわかる多変量解析」東京図書}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{3}{J}{参考書 石村貞夫 著「すぐわかる多変量解析」東京図書}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{4}{E}{参考書 内田治 著「すぐわかるExcelによる多変量解析」東京図書}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{4}{J}{参考書 内田治 著「すぐわかるExcelによる多変量解析」東京図書}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{5}{E}{参考書 森敏昭，吉田寿夫 著「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」北大路書房}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{5}{J}{参考書 森敏昭，吉田寿夫 著「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」北大路書房}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{6}{E}{参考書 岩原信九郎 著「新訂版 教育と心理のための推計学」日本文化科学社}%
\EdbColDef{edb:lecture.textbook}{6}{J}{参考書 岩原信九郎 著「新訂版 教育と心理のための推計学」日本文化科学社}%
\EdbColDef{edb:lecture.contact}{1}{J}{\連絡先個人{\EdbEMAIL{kawano@cue.tokushima-u.ac.jp}{k{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}w{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}n{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}@{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}e{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}t{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}k{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}h{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}m{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}-{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}j{\HZSp[1]}p}}{川野 (088-656-7282, \EdbEMAIL{kawano@cue.tokushima-u.ac.jp}{k{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}w{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}n{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}@{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}e{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}t{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}k{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}h{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}m{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}-{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}j{\HZSp[1]}p})}{月{\EdbZSp}$\cdot{}$火{\EdbZSp}曜{\EdbZSp}日{\EdbZSp} {\EdbZSp}午{\EdbZSp}後{\EdbZSp}1{\EdbZSp}2{\EdbZSp}時{\EdbZSp}1{\EdbZSp}0{\EdbZSp}分{\EdbZSp}か{\EdbZSp}ら{\EdbZSp}1{\EdbZSp}2{\EdbZSp}時{\EdbZSp}4{\EdbZSp}0{\EdbZSp}分{\EdbZSp}ま{\EdbZSp}で{\EdbZSp}({\EdbZSp}a{\EdbZSp}n{\EdbZSp}d{\EdbZSp}/{\EdbZSp}o{\EdbZSp}r{\EdbZSp} {\EdbZSp}b{\EdbZSp}y{\EdbZSp} {\EdbZSp}a{\EdbZSp}p{\EdbZSp}p{\EdbZSp}o{\EdbZSp}i{\EdbZSp}n{\EdbZSp}t{\EdbZSp}m{\EdbZSp}e{\EdbZSp}n{\EdbZSp}t{\EdbZSp}){\EdbZSp}，{\EdbZSp}メ{\EdbZSp}ー{\EdbZSp}ル{\EdbZSp}に{\EdbZSp}よ{\EdbZSp}る{\EdbZSp}質{\EdbZSp}問{\EdbZSp}も{\EdbZSp}受{\EdbZSp}け{\EdbZSp}付{\EdbZSp}け{\EdbZSp}る{\EdbZSp} {\EdbZSp}k{\EdbZSp}a{\EdbZSp}w{\EdbZSp}a{\EdbZSp}n{\EdbZSp}o{\EdbZSp}@{\EdbZSp}c{\EdbZSp}u{\EdbZSp}e{\EdbZSp}.{\EdbZSp}t{\EdbZSp}o{\EdbZSp}k{\EdbZSp}u{\EdbZSp}s{\EdbZSp}h{\EdbZSp}i{\EdbZSp}m{\EdbZSp}a{\EdbZSp}-{\EdbZSp}u{\EdbZSp}.{\EdbZSp}a{\EdbZSp}c{\EdbZSp}.{\EdbZSp}j{\EdbZSp}p{\EdbZSp}}}%
\EdbColDef{edb:lecture.contact}{2}{J}{\連絡先個人{\EdbEMAIL{hara@ias.tokushima-u.ac.jp}{h{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}r{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}@{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}t{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}k{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}h{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}m{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}-{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}j{\HZSp[1]}p}}{原 (\EdbEMAIL{hara@ias.tokushima-u.ac.jp}{h{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}r{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}@{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}t{\HZSp[1]}o{\HZSp[1]}k{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}s{\HZSp[1]}h{\HZSp[1]}i{\HZSp[1]}m{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}-{\HZSp[1]}u{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}a{\HZSp[1]}c{\HZSp[1]}.{\HZSp[1]}j{\HZSp[1]}p})}{}}%
\end{edb:lecture}%

\end{document}
