講義の要約や連絡事項など　

ここには講義で行ったことの概要を、講義が終わるたびに書きます。これを使って自分の理解度をチェックしてください。

4月9日の講義

• オリエンテーション：　この講義の目的と講義の実施方法、評価方法などの説明。
• これまで行動学統計で講義したことのトピックの復習とこの講義の内容の簡単な説明。

4月16日の講義（次回までの課題はありません）

• SPSSについての説明。データエディタ（データの入力や操作用ウインドウ）とビューアー（処理結果の表示用ウインドウ）。
• SPSSにデータを入力する方法（データビュー）。データエディタの使い方。データエディタの行（観測値）と列（変数）。
• 欠損値（欠測値）についての説明。
• SPSSのデータの定義や表示などを行う方法（変数ビュー）。変数名、ラベル（データの説明を書くことができる）、測定（測定尺度を指定する）などの設定の方法。

4月23日の講義

• 名義尺度データの入力について説明をする。
• 記述統計の求め方や図示方法について説明する。
• 要因と水準をどのようにデータ入力に反映するかを説明する。（←要因、水準について復習が必要）
• 平均値の差の検定（ｔ検定）の方法を説明する。（←検定について、さらに対応のあるｔ検定、対応のないｔ検定について復習が必要）
• 去年の行動学統計のノートやプリントなどを参考にしてください。

4月30日の講義

• 分散分析について、データの入力方法を説明しました。

4月30日の講義

• 分散分析について、データの入力方法を説明しました。
• 被験者間１要因（完全無作為法）の分散分析の方法について説明しました。

5月7日の講義

• 被験者間要因が２要因の場合の分散分析の方法について説明しました。
• 被験者１要因の（乱塊法）の分散分析の方法について説明しました。
• 被験者間要因と被験者内要因が混在している場合（混合計画）の分散分析の方法について説明しました。
• 分散分析で重要な点は被験者間要因のみの場合は［分析］→［一般線型モデル］→［１変量］を選択すること、被験者内要因が１つでもある場合は［分析］→［一般線型モデル］→［反復測定］を選択することです。
• また、データの入力は「１人の被験者が１行」という原則を忘れないことです。
• ここまでの知識でどんな実験デザインであっても分散分析ができるようになっているはずです。

5月14日の講義

• χ２乗検定について説明をしました。
• データの入力方法に関して、ケースデータを入力する方法（今までの１人１行）に加え、重みづけデータを入力する方法を説明しました。

5月21日の講義

• 完全無作為法（被験者間要因が１つ）の分散分析の下位検定（多重比較）について説明をしました。

5月28日の講義

• 休講でした。

6月4日の講義

• 乱塊法の下位検定について説明しました。

目次ページに戻る