| 年度 |
2025年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
| 講義コード |
KA219001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
行動計量学 |
授業科目名
（フリガナ） |
コウドウケイリョウガク |
| 英文授業科目名 |
Behaviormetrics |
| 担当教員名 |
平川 真 |
担当教員名
(フリガナ) |
ヒラカワ マコト |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
3年次生 前期 １ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(1T) 金5-8：工220 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面, オンライン（同時双方向型） |
講義中心
リアルタイムでの解説は対面とオンライン（同時双方向型）で行います。 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
3
:
中級レベル
|
| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
01
:
数学・統計学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
心理測定、実験計画、統計モデリング |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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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） | 計算機科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
データ科学プログラム
（知識・理解）
・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力．
知能科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
人間行動を科学的に分析するために必要な行動データの収集方法から統計分析について、基本的な事柄を学びます。統計解析の結果から人間行動について妥当な解釈をするために、注意しなければならない点を理解することを目指します。 |
| 授業計画 |
第1回 ガイダンス
第2回 科学的方法と統計的推測
第3回 心理学の方法論
第4回 心理学における統計的推測の利用
第5回 問題のある研究実践 (QRPs): p-hacking
第6回 問題のある研究実践 (QRPs): HARKing
第7回 帰無仮説検定の利用に関わる注意点
第8回 効果量とサンプルサイズの正当化
第9回 研究の事前登録
第10回 研究の透明性: オープンサイエンス
第11回 実験研究による因果推論
第12回 実験計画
第13回 操作と測定の妥当性
第14回 一般化可能性
第15回 まとめと期末試験
第15回に期末試験を実施します |
| 教科書・参考書等 |
スライドを配布します |
授業で使用する
メディア・機器等 |
配付資料, Microsoft Teams, moodle |
| 【詳細情報】 |
講義内容の解説は対面とオンライン（同時双方向型）で行います。オンライン（同時双方向型）はMicrosoft Teamsを利用します。 |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
毎回の授業の復習を行ってください。理解を深めるために、授業で参照した文献を読んでみると良いでしょう。 |
履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
期末試験100%で評価します。 |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
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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。 |