教育測定学研究演習Ⅱ

前期集中 その他 連講 その他. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: その他教員. 履修年度: 2024.

授業題目/Class subject

初歩からの構造方程式モデリング入門
Introduction to Structural Equation Modeling

授業の目的と概要/Object and Summary of Class

教育学や心理学の分野では，学力や態度など直接観測不可能な潜在特性を扱うことが多い。構造方程式モデリング（Structural Equation Modeling, SEM）は，潜在特性を扱うための代表的な分析方法のひとつであり，実際の研究においてよく利用されている。
本授業では，これまで多変量解析にあまり触れてこなかった学生を念頭に置き，SEMの理解に通じる回帰分析や因子分析から，SEMの基本までの理論的背景について説明する。同時に，研究活動における実践に供するよう，それらの手法について統計解析ソフトウェアRを使った演習を行う。

This course provides explanations of the theoretical background of regression analysis, factor analysis, and the basics of structural equation modeling. In order to put these analyses into practice in research activities, this course also provides opportunities for practice using the statistical analysis software R.

学習の到達目標/Goal of study

1. 回帰分析と関連事項について，概要を説明できる
2. 因子分析と関連事項について，概要を説明できる
3. SEMと関連事項について，概要を説明できる
4. Rを使って回帰分析，因子分析，SEMを実行し，結果を解釈できる

The goals of this course are to
1. be able to describe and explain regression analysis,
2. be able to describe and explain factor analysis,
3. be able to describe and explain structural equation modeling,
4. be able to conduct these analyses using R and to read the results.

授業内容・方法と進度予定/Contents and progress schedule of the class

1. オリエンテーション・データ分析の基礎
2. Rの基礎と初等統計1
3. Rの基礎と初等統計2
4. 回帰分析1
5. 回帰分析2
6. 回帰分析の演習
7. 因子分析1
8. 因子分析2
9. 因子分析の演習
10. SEM1
11. SEM2
12. SEM3
13. SEM4
14. SEMの演習
15. まとめ

Contents:
1. Orientation
2. The Basics of R #1
3. The Basics of R #2
4. Regression Analysis #1
5. Regression Analysis #2
6. Exercises on Regression Analysis
7. Factor Analysis #1
8. Factor Analysis #2
9. Exercises on Factor Analysis
10. Structural Equation Modeling #1
11. Structural Equation Modeling #2
12. Structural Equation Modeling #3
13. Structural Equation Modeling #4
14. Exercises on Structural Equation Modeling
15. Conclusion

成績評価方法/Evaluation method

授業への参加度（発言，質問等）　20%
適宜行う課題　80%

Attitude in classes: 20%
In-class assignments: 80%

教科書および参考書/Textbook and references

その他/In addition

本講義を受講する方は個人用PCにRをインストールして持参してください。
連絡先: 岩間徳兼（iwama@high.hokudai.ac.jp）

Participants should install R on your PC in advance and bring it with you.
Contact information: Norikazu Iwama（iwama@high.hokudai.ac.jp）