タイトル
     2017 年度   総合国際学研究科
  
言語情報学研究2   
時間割コード
500802
担当教員(ローマ字表記)
  市川 雅教 [ICHIKAWA Masanori]
授業開講形態 授業形態 単位数 学期 曜日・時限 実務経験のある教員による授業
  講義 2 秋学期 火3 -
授業題目(和文)   
統計学研究 II (J)
 
Title(English)   
Statistics 2
 
授業の目標   
修士論文で必要とされる程度の統計的方法,特にt検定や分散分析などについてその考え方や利用方法を理解すること.
 
Goals of the course   
To understand the theory and practice of statistical methods required to write a M.A. thesis.
 
授業の概要   
統計学の入門の教科書を講読し,授業で取り上げた統計的方法が実際に使われている論文を読む.
 
Overview of the course   
The basic concept of statistics will be introduced.
 
キーワード   
 
Keywords   
 
授業の計画  
No.内容
第1回 はじめに
第2回 相関係数の検定
第3回 カイ2乗検定(適合度検定,独立性の検定)
第4回 t検定(対応のない場合)
第5回 t検定(対応のある場合),ウェルチの方法
第6回 分散分析(1要因被験者間計画),多重比較
第7回 分散分析(2要因被験者間計画),交互作用
第8回 分散分析(2要因被験者内計画,2要因混合計画)
第9回 重回帰分析(アクティブラーニング)
第10回 因子分析(アクティブラーニング)
第11回 論文の紹介(1)
第12回 論文の紹介(2)
第13回 論文の紹介(3)
第14回 論文の紹介(4)
第15回 まとめ
 
Plan  
No.Content
1 Introduction
2 Test of hypothesis: Correlation coefficient
3 Chi-squared test: test for the goodness of fit and test of independence in contingency tables
4 Test of hypothesis: t-test (1)
5 Test of hypothesis: t-test (2)
6 Analysis of variance (1): multiple comparison
7 Analysis of variance (2): 2-way between subject design
8 Analysis of variance (3): 2-way within subject design and mixed design
9 Multiple regression (Active Learning)
10 Factor analysis (Active Learning)
11 Case report (1)
12 Case report (2)
13 Case report (3)
14 Case report (4)
15 Review
 
成績評価の方法・基準   
発表・レポート・小テスト(80%)と毎回のコメントシート(20%)をもとに受講時の平常点を加味して評価する.
 
Grading system for assessment   
Grading will be based on tests (80%) and participation with comment sheets (20%).
 
事前・事後学習【要する時間の目安】   
教員の指示により受講前の予習と受講後の復習を行うこと.
 
Preview/review   
Read the text in advance.
 
履修上の注意   
・原則として統計学研究Iを履修済みの者を対象とする.
・2年次では修士論文に間に合わないので,1年次に履修することが望ましい.
・この授業で取り上げるのは,主として言語教育の分野で用いられる統計的方法である.
 
Notes   
 
教科書  
教科書1 ISBN
書名 Yoku-wakaru shinnri-toukei
著者名 T. Yamada and J.Murai 出版社 Mineruva Shobou 出版年
備考
 
参考書  
 
使用言語  
日本語(J)
 
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