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年度	2024年度	開講部局	人間社会科学研究科博士課程前期人文社会科学専攻心理学プログラム
講義コード	WMC10050	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	心理学特講B
授業科目名 （フリガナ）
英文授業科目名	Special Lecture on Psychology B
担当教員名	清水　裕士,中島　健一郎
担当教員名 (フリガナ)	シミズ　ヒロシ,ナカシマ　ケンイチロウ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   後期   セメスター（後期）
曜日・時限・講義室	(後) 集中：教K203
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義中心、演習中心、ディスカッション 講義室での対面形式の授業を基本とするが、オンライン同時双方向型の授業を併用する。
単位	2.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	5 : 大学院基礎的レベル
学問分野（分野）	24 : 社会科学
学問分野（分科）	06 : 心理学
対象学生
授業のキーワード	ベイズ統計学、統計モデリング、心理測定学
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	心理学の研究を遂行するため、また高度な実践を行う専門家になるためには、基礎から応用レベルの研究手法の習得が不可欠である。本授業の目標は、実験・調査・観察・面接などの心理学的研究方法、さらにそれらの結果の分析に関し、専門的な知識と技能を習得することである。具体的には、これらの研究手法・分析方法の解説を行い、その理解を深めるための議論を行う。受講生は、それをふまえ、自身の研究に適切な研究方法や分析方法についても討議・考察する。本年度の授業題材は「ベイズ統計学と統計モデリング」である。
授業計画	第1回 オリエンテーション 第2回 ベイズ統計学の二つの潮流：仮説評価と統計モデリング 第3回 ベイズ統計モデリングとは 第4回 確率分布と尤度 第5回 モデル評価の基準 第6回 正規分布を仮定したモデル 第7回 確率的プログラミング言語 第8回 Stanによるベイズ推定 第9回 一般化線形モデル 第10回 変量効果を含んだモデル 第11回 一般化線形混合モデル 第12回 心理学と統計モデリング 第13回 心理測定とモデリング 第14回 自分でモデルを作る 第15回 まとめ
教科書・参考書等	授業開始前の事前準備をお願いするときに参考書を紹介します。そのうえで、授業内で適宜指示します。
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	授業開始前までに、受講生に事前準備の内容をアドバイスします。そのうえで、第1回から第15回を通して授業内で適宜指示します。
履修上の注意 受講条件等	統計解析は技術習得的要素が強いため、積極的な自主学習をすすめます。
成績評価の基準等	授業への参加態度とレポート（課題）の内容を踏まえて総合的に評価します。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ	ベイズ統計学と統計モデリングを解説していくことで、研究遂行や論文執筆のポイントを伝えたいと思います。
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。