人文科学 （心理・教育）

単元重要度標準
講義回		狙いキーワード
1.統計学の意義統計リテラシー◎1日常生活において，統計学的なものの見方がいかに重要であるかを，ランダム性の誤認知や判断のバイアスなどを示すさまざまな事例から理解する。偶然の一致、ランダムネス、統計のウソ、確率的・統計的推論のバイアス
問題の発見と解決○2問いの提起，研究目的の設定，研究（調査，実験，観察など）のデザイン，データ収集，分析，問いへの回答という，データに基づく統計的問題解決の過程を理解する。問題設定、研究のデザイン
種々のデータ◎2量的変数と質的変数，あるいは，離散変数と連続変数という分類とともに，４つの尺度水準の違いを理解する。データの型と尺度、調査・実験・観察データ
統計学の歴史△1心理学・教育学において，なぜ，どのように統計学が使われるのかを概観し，統計学の役割を理解する。統計学の起源、心理・教育統計
2.調査と実験のデザイン調査◎3標本抽出や質問票のワーディングなど，調査研究における結果に偏りを生じさせたり，精度を低めたりする要因を理解する。サンプリング、偏り、質問（調査）票
実験◎3Fisher の３原則（繰り返し測定，ランダム化，局所管理）の学習を通して，実験における要因統制という考え方と，その方法を理解する。Fisherの3原則、実験群、対照（統制）群、交絡因子
3.データの記述統計表・グラフ（一般）○4データ全体の傾向や特徴を捉える表やグラフにどのようなものがあるか（棒グラフ，折れ線グラフ，円グラフ，帯グラフなど）を知り，適切なものを選んで作成できる。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ
分布を表す統計表・グラフ◎4度数分布表，箱ひげ図，ヒストグラムなどによって，データの分布の特徴（中心の位置とばらつき）をとらえることができる．度数分布表、箱ひげ図、幹葉図、ヒストグラム
基本統計量◎5分布の中心（平均値，中央値，最頻値），および，ばらつき（分散，標準偏差，四分位範囲）を示す基本統計量を求めて，データの特徴を数値で要約することができる。平均値、中央値、最頻値、分散と標準偏差、範囲、パーセント点、四分位範囲・四分位偏差、標準化得点
分割表（クロス集計表）◎6２つの質的変数について分割表を作成し，度数，割合，オッズ比をもとに，変数間の関係をとらえることができる。構成比、連関指標、層別
相関関係◎6２つの量的変数について，散布図を作成して関係を視覚的にとらえ，相関と回帰の手法によってその関係を記述することができる。散布図、共分散、相関係数、回帰直線、相関と因果、見かけの相関
4.確率と確率分布確率○7様々な事象の起こりやすさを数値で表す確率について，その概念と求め方や統計学における意味を理解する。確率空間、古典的確率と公理的確率、条件付き確率、ベイズの定理
確率分布の概念○7確率変数や確率分布の概念を学び，確率変数の期待値や分散の意味を理解する。確率変数、離散型確率分布と連続型確率分布、平均と分散（共分散、相関を含む）、同時分布と周辺分布
主な確率分布○82項分布や正規分布などの基本的な確率分布の定義や統計学的性質を学び，実際の使用事例についても理解する。2項分布、ポアソン分布、正規分布、一様分布
5.母集団と標本統計量◎9母集団の特性を知るという目的のために，母集団と標本，および，母数（パラメータ）と統計量を区別し，適切な標本抽出を行い，手元のデータから計算した統計量を手がかりにして母集団の特性を推測するという考え方を理解する。母集団からの標本抽出、母数と統計量、標本分布、標準誤差、大数の法則、中心極限定理
標本分布◎9母集団分布を仮定した時に，標本平均や標本割合の分布について知り，標本サイズが大きくなるほど分散が小さくなり，精度よく母集団の平均や割合を推定できることを理解する。ｔ分布、Χ2分布、F分布
6.統計的推測点推定◎10-11母集団分布を特徴づける平均などのパラメータの値を，標本に基づいてひとつの値で推定する方法，および，その方法によって推定される量の偏りや分散などについて理解する。点推定（最小二乗法）、点推定（最尤法）、不偏性と偏り
区間推定◎10-11母集団分布を特徴づける平均などのパラメータの値を，標本に基づいてある幅を持って推定する方法とその考え方を理解する。信頼区間と信頼係数、平均の区間推定、比率の区間推定
仮説検定の考え方◎12母集団分布の母数に関して帰無仮説と対立仮説を立て，標本に基づいて帰無仮説を棄却するか否かを判断するための方法や検定に関する用語，その手順を理解する。帰無仮説、対立仮説、検定統計量、ｐ値、有意水準と棄却域、2種の誤りと検出力
種々の検定◎13-14母集団の平均がある特定の値であるか（平均値の検定），２つの母集団の平均に違いがあるか（平均値の差の検定），母集団がある特定の分布であるか（適合度検定），分割表の２つの属性が独立であるか（独立性の検定）などを検定する方法を理解し，立てられた問題に学んだ手法を応用できるようにする。平均の検定、比率の検定、独立性の検定
分散分析△−−−−−−
7.多変量データの扱い時系列データの分析△−−−−−−
重回帰分析△−−−−−−
主成分分析・因子分析△−−−−−−
判別・クラスタリング△−−−−−−
統計モデル△−−−−−−

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