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1.

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1. SPSSによるやさしい統計学. 第2版
岸学著
出版情報: 東京 : オーム社, 2012.5  xiv, 216p ; 21cm
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2.

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2. 認知心理学概論
J.R.アンダーソン著 ; 富田達彦 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 誠信書房, 1982.9  xi, 552p ; 22cm
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3.

図書
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3. 学習指導と認知心理学
E・D・ガニエ著
出版情報: 東京 : パーソナルメディア, 1989.4  xiii, 527p ; 22cm
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4.

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4. 21世紀の学習者と教育の4つの次元 : 知識, スキル, 人間性, そしてメタ学習
C・ファデル, M・ビアリック, B・トリリング著 ; 関口貴裕, 細川太輔編訳 ; 東京学芸大学次世代教育研究推進機構訳
出版情報: 京都 : 北大路書房, 2016.9  xvi, 176p ; 21cm
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1 : 変わりゆく世界に向けた教育の再設計
2 : 21世紀の教育目標
3 : 知識の次元
4 : スキルの次元
5 : 人間性の次元
6 : メタ学習の次元
7 : “どのように”について簡潔にふれる
8 : 結論
1 : 変わりゆく世界に向けた教育の再設計
2 : 21世紀の教育目標
3 : 知識の次元
5.

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5. 授業研究法入門 : わかる授業の科学的探究
河野義章編著
出版情報: 東京 : 図書文化, 2009.4  245p ; 21cm
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授業研究の要因 / 河野義章 [執筆]
授業を記録する / 関口洋美 [執筆]
授業研究のメソドロジー : 授業を対象とする実証研究の方法論 / 上淵寿 [執筆]
授業ストラテジーの研究 / 宮内健 [執筆]
学級編成の研究 : 習熟度別学級編成について / 町岳 [執筆]
発話の研究 / 阿子島茂美 [執筆]
協同の学習過程の研究 / 高垣マユミ [執筆]
発問の研究 / 河野義章, 古屋真 [執筆]
授業タクティクスの研究 / 河野義章 [執筆]
空間行動の研究 / 河野義章 [執筆]
視線の研究 / 関口貴裕 [執筆]
姿勢とジェスチャーの研究 / 河野義章 [執筆]
板書の研究 / 新井宏和 [執筆]
学習者の課題従事の研究 / 松尾直博 [執筆]
ノートテイキングの研究 / 鎌田和宏 [執筆]
学習スキル教育の研究 / 山崎茂雄 [執筆]
ものづくり過程の研究 / 土井康作 [執筆]
評価テストの作成 / 岸学 [執筆]
授業研究のためのデータ解析 / 山田剛史 [執筆]
校内研究の進め方 / 八島喜一 [執筆]
授業研究の要因 / 河野義章 [執筆]
授業を記録する / 関口洋美 [執筆]
授業研究のメソドロジー : 授業を対象とする実証研究の方法論 / 上淵寿 [執筆]
6.

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6. 説明文理解の心理学
岸学著
出版情報: 京都 : 北大路書房, 2004.12  v, 163p ; 21cm
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はじめに i
第1章 説明文とは何か？ 1
   1 説明文を定義・分類する : 国語科教育の立場から 1
   2 伝えられる知識によって説明文を分類する : 宣言的知識と手続き的知識 2
   3 宣言的説明文と手続き的説明文とを比較する 3
   4 説明文と物語文とを比較する 5
   5 説明文理解と物語文理解の発達順序は？ 7
第2章 説明文をどのように理解するのか？ 9
   1 ボトムアップ処理とトップダウン処理とは？ 9
   2 キンチュの文章理解モデル（状況モデル）とは？ 10
   3 状況モデルの妥当性は？ 13
   4 状況モデルの限界は何か？ 14
   5 手続き的説明文の理解モデルは？―理解を規定する要因― 17
第3章 説明文理解にはどのような要因が関係するのか？ 21
   1 文章理解を規定する要因を四面体モデルで表現する 21
   2 説明文の理解を規定する要因を検討する : 読み手要因 23
   3 説明文の理解を規定する要因を検討する : 文章材料要因 24
第4章 国語科教育での説明文指導とは？ 27
   1 説明文教材の特徴は？ 27
   2 国語科教育での理解領域の指導目標は？ 29
   3 説明文理解指導の内容は？ 30
   4 研究の紹介〔I〕 : 説明文教材の特徴を分析する 32
第5章 トップダウン処理で必要な文章構造の知識とその発達は？ 37
   1 文章構造とは何か？ : 構造に関する知識の様子 37
   2 ｢連接」関係で構造をとらえる : 文間の論理関係と論理構造 38
   3 ｢配列｣関係で構造をとらえる : 段落間構造 39
   4 文章構造に関する知識の発達の様子 40
第6章 文章構造の理解はどのように発達するのか？―論理構造の理解― 43
   1 論理構造の理解の発達をとらえる 43
   2 研究の紹介〔II〕 : 論理構造の理解の様子を明らかにする 43
   3 研究の紹介〔III〕 : 論理構造を理解するときの先行知識の影響を検討する 51
第7章 文章構造の理解はどのように発達するのか？―段落間構造の理解― 61
   1 段落間構造の理解の発達をとらえる 61
   2 研究の紹介〔IV〕 : 段落間構造の知識がどのように発達するのかを明らかにする 62
   3 研究の紹介〔V〕 : 段落間構造の知識の様子をプロトコル分析で明らかにする 76
第8章 宣言的説明文の理解の発達を示して指導内容を提案する 85
   1 研究の紹介〔VI〕 : 宣言的説明文の指導目標と理解力の関係を検討する 85
   2 何が明らかになったか？宣言的説明文の理解とその発達について 91
   3 指導内容を提案する 97
第9章 手続き的説明文の理解はどのように発達するのか？ 101
   1 手続き的説明文の理解を明らかにすることの意義は？ 101
   2 研究の紹介〔VII〕 : 手続き的知識を伝える説明文の理解を発達面から探る 103
第10章 手続き的説明文の表現指導では何が重要か？ 115
   1 手続き的説明文の表現過程を明らかにする : フラワーとヘイズの文章表現（産出）モデル 115
   2 研究の紹介〔VIII〕 : 手続き的説明文の表現技能とは何かを明らかにする 117
   3 研究の紹介〔IX〕 : 手続き的説明文の表現技能の発達を明らかにする 126
   4 研究の紹介〔X〕 : 児童がどのように説明表現を使うかを明らかにする 132
第11章 手続き的説明文の理解と表現の発達を示して指導内容を提案する 141
   1 何が明らかになったか？ : 手続き的説明文の理解と表現の発達 141
   2 指導内容を提案する 145
文献 147
人名索引 157
事項索引 160
おわりに 163
はじめに i
第1章 説明文とは何か？ 1
   1 説明文を定義・分類する : 国語科教育の立場から 1
7.

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7. ツールとしての統計分析 : Excelの基本からデータ入力・集計・分析まで : Excel×DATA
岸学, 吉田裕明共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2010.3  x, 299p ; 21cm
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はじめに ⅲ
Part1　Excelの操作に慣れよう 1
　第1章　Excelの名称と基本操作 3
   1.1　画面の説明 3
   1.2　セルに文字やデータを入力する 5
   1.3　セルの書式を整える 6
   1.4　コピー・切り取り・貼り付け・セルの挿入・セルの削除 14
   1.5　フィルハンドル 17
　第2章　計算をするための3つの方法 : 式・関数・データ分析 21
   2.1　式を使って計算する 21
   2.2　関数を使って計算する 24
   2.3　「データ分析」というツールを使う 30
　第3章　知っていると便利なこと 35
   3.1　データの並べ替え 35
   3.2　行と列の限界 38
   3.3　ウィンドウ枠の固定 38
   3.4　相対参照と絶対参照 39
   3.5　条件付き書式 42
   3.6　アンドゥとリドゥ 44
Part2　データの統計分析を行う 45
　第4章　統計分析の準備に 46
   4.1　はじめに 46
   4.2　データ表の紹介 46
   4.3　質的データと量的データ 49
　第5章　データの尺度 50
   5.1　尺度とは 50
   5.2　尺度を分類する 51
   5.3　尺度を考えるときの注意 53
　第6章　データの処理と統計分析の流れ 56
   6.1　分析の流れ 56
   6.2　Excelでできる統計分析の種類 57
Part3　データを集計する : 記述統計 59
　第7章　記述統計を行う意味 60
　第8章　度数分布を描く 62
   8.1　ねらい 62
   8.2　棒グラフ・円グラフ・帯グラフ 62
   8.3　ヒストグラム 65
   8.4　Excelで描いてみよう 67
   8.5　度数分布で何を検討するか？ 78
　第9章　代表値を求める : 平均値と中央値 79
   9.1　代表値とは 79
   9.2　平均値を求める 79
   9.3　中央値を求める 80
   9.4　最頻値を求める 81
   9.5　Excelで平均値、中央値、最頻値を求めよう 81
   9.6　平均値・中央値・最頻値を比較する 84
　第10章　散布度を求める : 分散・標準偏差（SD）・四分位偏差・範囲 86
   10.1　散布度とは 86
   10.2　標準偏差と分散 87
   10.3　四分位偏差 93
   10.4　範囲 96
Part4　正規分布とデータの変換 101
　第11章　正規分布と相対的な位置 102
   11.1　正規分布とは 102
   11.2　標準正規分布 103
　第12章　標準得点（z得点）と偏差値 105
   12.1　標準得点とは 105
   12.2　標準得点の意味と活用 107
   12.3　標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める 107
   12.4　偏差値 108
   12.5　Excelで標準得点・偏差値を求めよう 108
   12.6　段階点へ変換する 118
Part5　2つの変数の関係を記述する 123
　第13章　クロス集計表と散布図 124
   13.1　クロス集計表 124
   13.2　散布図 130
　第14章　いろいろな相関関係の表現 133
   14.1　ピアソンの積率相関係数（r）とは 133
   14.2　直線回帰による表現 140
   14.3　スピアマンの順位相関係数（rs） 151
　第15章　クロス集計表からの関係の表現 157
   15.1　オッズ比（or） 157
   15.2　クラメールの連関係数（V） 160
Part6　分析方法を選ぶには 165
　第16章　母集団と標本 167
   16.1　母集団と標本の関係 167
   16.2　標本の抽出 168
   16.3　出現確率を求める : 母集団の様子がわかっている場合 169
　第17章　検定の考え方 172
   17.1　なぜ検定を行うのか？ 172
   17.2　検定の考え方の流れをとらえる 173
　第18章　検定で明らかになるもの : 関係と差 178
   18.1　関係の図と差の図 178
   18.2　知りたいことを図に描いてみよう 180
　第19章　分析のタイプから分析の方法を選ぶ 181
   19.1　分析タイプの7分類 181
   19.2　分析タイプと分析方法との対応 184
   19.3　関係の分析を分類する 186
Part7　推測統計（1） : 関係を分析する 187
　第20章　間隔・比尺度同士の関係の検定 188
   20.1　ピアソンの積率相関係数 : 無相関検定 188
   20.2　回帰の分散分析 191
　第21章　順序尺度同士の関係の検定 194
   21.1　スピアマンの順位相関係数 194
　第22章　名義尺度同士の関係 196
   22.1　独立性の検定 : X^2検定 196
   22.2　残差分析 202
Part8　推測統計（2） : 差を分析する 207
　第23章　比率の差の分析 208
   23.1　X^2検定（適合度の検定） : 分析タイプ0 208
   23.2　コクランのQ検定 : 分析タイプI・VI 210
   23.3　X^2検定（比率の差の検定） : 分析タイプII・III 215
　第24章　平均値の差の分析 : t検定 217
   24.1　t検定の方法を分類する 217
   24.2　t検定（対応なし） 218
   24.3　t検定（対応あり） 222
　第25章　分散あるいは標準偏差（SD）の差の分析 : F検定 225
   25.1　F検定とは 225
   25.2　F検定の結果を読む 226
   25.3　ExcelでF検定を行う 226
　第26章　中央値の差の分析 229
   26.1　マン・ホイットニーのU検定 229
   26.2　クラスカル・ウォリスのH検定 236
   26.3　ウィルコクスンの符号化順位検定 241
   26.4　フリードマンの検定 244
Part9　分散分析法と研究の計画 249
　第27章　分散分析（ANOVA）とは 250
   27.1　3つの群以上の平均値の差を考える : 分散分析法 250
   27.2　方法の分類 251
   27.3　Excelで分散分析を実施するときの注意 252
   27.4　分散分析の意味と考え方 253
　第28章　一元配置分散分析（対応なし） 257
   28.1　一元配置分散分析（対応なし）のデータとは 257
   28.2　一元配置分散分析の結果を読む 257
   28.3　Excelで計算する 259
   28.4　多重比較を行う 262
　第29章　一元配置分散分析（対応あり） 264
   29.1　一元配置分散分析（対応あり） 264
   29.2　Excelで計算する 264
　第30章　二元配置分散分析（2要因とも対応なし） 268
   30.1　二元配置分散分析（対応なし）のデータとは 268
   30.2　二元配置分散分析の結果を読む 268
   30.3　交互作用とは何か 270
   30.4　単純主効果の検定 : どこに交互作用があるのか 271
   30.5　Excelで計算する 271
　第31章　二元配置分散分析（1要因対応なし・1要因対応あり） 275
   31.1　二元配置分散分析（1要因対応なし・1要因対応あり）のデータとは 275
   31.2　二元配置分散分析の結果を読む 275
   31.3　Excelで計算する 277
　第32章　研究の計画 281
   32.1　研究を計画する 281
   32.2　被験者間計画と被験者内計画 284
   32.3　論文で統計はどのように使われているか 284
補遺 286
   A.1　∑の計算について 286
   A.2　決定係数の導出 287
   A.3　調和平均 288
付表1　標準正規分布の面積の表 289
付表2　スピアマンのγsの検定表 290
付表3　ウィルコクスンの符号化順位検定表 291
付表4　ステューデント化された範囲の表 292
   付表4.1　ステューデント化された範囲の表（5％水準） 292
   付表4.2　ステューデント化された範囲の表（1％水準） 293
参考文献・読書案内 294
索引 295
はじめに ⅲ
Part1　Excelの操作に慣れよう 1
　第1章　Excelの名称と基本操作 3
8.

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8. SPSSによるやさしい統計学
岸学著
出版情報: 東京 : オーム社, 2005.10  xiv, 183p ; 21cm
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目次情報: 続きを見る
第1章 データの統計分析とは
   ◇1.1 統計分析のねらい 1
   ◇1.2 データ表の紹介 2
   ◇1.3 質的データと量的データ 4
   ◇1.4 データの処理と統計分析の流れ 5
   ◇1.5 SPSSの分析メニューの紹介 6
第2章 統計分析の準備をする
   ◇2.1 データを入力する 11
   ○2.1.1 キーボードから直接入力する 11
   ○2.1.2 ファイルから読み込む 13
   ◇2.2 変数ビューを使ってデータを整える 13
   ○2.2.1 変数ビュー : 名前 14
   ○2.2.2 変数ビュー : 型 14
   ○2.2.3 変数ビュー : 幅・小数桁数 15
   ○2.2.4 変数ビュー : ラベル 15
   ○2.2.5 変数ビュー : 値 15
   ○2.2.6 変数ビュー : 欠損値 15
   ■欠損値の指定のしかた 15
   ■欠損値が多いときは? 16
   ○2.2.7 変数ビュー : 列・配置 16
   ○2.2.8 変数ビュー : 測定 16
   ◇2.3 ExcelにあるデータをSPSSに移す 17
   ○2.3.1 コピーと貼り付けを使う 17
   ○2.3.2 クエリー機能を使う 19
第3章 データの尺度を確定する
   ◇3.1 尺度とは 23
   ◇3.2 尺度を分類する 24
   ○3.2.1 名義尺度 25
   ○3.2.2 順序尺度 25
   ○3.2.3 間隔尺度 25
   ○3.2.4 比尺度 26
   ○3.2.5 間隔尺度と比尺度をまとめる 26
   ◇3.3 尺度を考えるときの注意 27
   ○3.3.1 尺度の上下関係 27
   ○3.3.2 評定法によるデータの尺度 27
   ◇3.4 SPSSに尺度を記入する 28
第4章 記述統計 : データを分かりやすく表現する
   ◇4.1 度数分布を描く 29
   ○4.1.1 棒グラフを描く方法 30
   ■SPSSで棒グラフを描く手順 30
   ○4.1.2 ヒストグラム（柱状図）を描く 33
   ■ヒストグラムとは 33
   ■SPSSでヒストグラムを描く手順 34
   ■柱の数をどうするか? 39
   ■度数分布で何を検討するか? 39
   ◇4.2 代表値を求める 40
   ○4.2.1 平均値 40
   ■平均値とは 40
   ■SPSSで平均値を求める手順 40
   ■平均値を読む 42
   ○4.2.2 中央値 42
   ■中央値とは 42
   ■SPSSで中央値を求める手順 42
   ■中央値を読む 44
   ○4.2.3 平均値と中央値を比較する 44
   ◇4.3 散布度を求める 45
   ○4.3.1 標準偏差と分散 45
   ■標準偏差（SD)とは 45
   ■SPSSで標準偏差を求める手順 46
   ■標準偏差を読む 46
   ○4.3.2 四分位偏差 48
   ■四分位偏差とは 48
   ■SPSSで四分位偏差を求める手順 48
   ■四分位偏差を読む 50
   ◇4.4 箱ひげ図 50
   ■SPSSで箱ひげ図を描く手順 50
   ■箱ひげ図を読む 51
   ◇4.5 劣度と歪度 52
   ■劣度と歪度とは 52
   ■SPSSで劣度と歪度を求める手順 52
   ■劣度と歪度を読む 52
第5章 データを変換する
   ◇5.1 段階に分ける 53
   ○5.1.1 3段階に分ける 53
   ■3段階とは 53
   ■SPSSで3段階に分ける手順 54
   ○5.1.2 5段階に分ける 57
   ■5段階とは 57
   ■SPSSで5段階に分ける手順 57
   ◇5.2 標準得点（ｚ得点）と偏差値 58
   ○5.2.1 標準得点（z得点） 58
   ■標準得点とは 58
   ■標準得点（ｚ得点）をSPSSで求める手順 59
   ■標準得点（z得点）の意味と活用 60
   ■標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める 60
   ○5.2.2 偏差値 63
   ■偏差値とは 63
   ■偏差値をSPSSで求める手順 63
第6章 推計統計 : 仮説や目的に答える
   ◇6.1 母集団と標本 65
   ○6.1.1 母集団と標本との関係 65
   ○6.1.2 標本の抽出 66
   ○6.1.3 出現確率を求める : 母集団の様子がわかっている場合 67
   ◇6.2 検定の考え方 70
   ○6.2.1 なぜ検定を行うのか? 70
   ○6.2.2 検定の考え方の流れ 71
第7章 分析方法を選ぶ
   ◇7.1 関係と差 73
   ○7.1.1 関係の図と差の図 73
   ■関係の図とは 74
   ■差の図とは 75
   ○7.1.2 知りたいことを図に書いてみよう 75
   ◇7.2 分析のタイプから分析の方法を選ぶ 76
   ○7.2.1 分析タイプの6分類 77
   ■分析タイプ0 79
   ■分析タイプI 79
   ■分析タイプII 79
   ■分析タイプIII 79
   ■分析タイプIV 80
   ■分析タイプV 80
   ■分析タイプVI 80
   ○7.2.2 分析タイプと分析方法との対応 81
第8章 関係を分析する
   ◇8.1 関係の分析を分類する 85
   ◇8.2 間隔・比尺度同士の関係 88
   ○8.2.1 ピアソンの積率相関係数(r) 88
   ■ピアソンの積率相関係数とは 88
   ■SPSSで相関係数を求める手順 89
   ■相関係数の結果を読む 90
   ○8.2.2 直線回帰（単回帰） 92
   ■直線回帰とは 92
   ■SPSSで回帰直線を求める手順 93
   ■回帰直線を読む : 決定係数とは 95
   ■決定係数を求める 97
   ■よいあてはまりかどうか判断する : 回帰の分散分析 98
   ◇8.3 順序尺度同士の関係 98
   ○8.3.1 順位相関係数 98
   ■スピアマンの順位相関係数 98
   ■SPSSで順位相関係数を求める手順 99
   ◇8.4 名義尺度同士の関係 100
   ○8.4.1 X2検定 100
   ■X2検定とは 100
   ■SPSSでX2検定を行う手順 103
   ■X2検定の結果を読む 106
   ■残差分析とは 107
   ○8.4.2 φ係数 108
   ■φ係数とは 108
   ■SPSSでφ係数を求める手順 109
   ■φ係数を読む 109
   ○8.4.3 クラメールの連関係数（V) 109
   ■クラメールの連関係数とは 109
   ■SPSSでクラメールの連関係数を求める手順 110
   ■クラメールの連関係数を読む 110
第9章 差を分析する
   ◇9.1 比率の差の分析 112
   ○9.1.1 X2検定 : 分析タイプ0 114
   ■分析タイプ0でのX2検定とは 114
   ■SPSSでX2検定を行う手順 114
   ■X2検定の結果を読む 116
   ○9.1.2 コクランのQ検定 : 分析タイプI・VI 117
   ■コクランのQ検定とは 117
   ■SPSSでコクランのQ検定を行う手順 117
   ■コクランのQ検定の結果を読む 118
   ○9.1.3 X2検定 : 分析タイプII・III 119
   ■分析タイプIIとIIIでのX2検定とは 119
   ■SPSSでX2検定を行う手順 120
   ■X2検定の結果を読む 122
   ◇9.2 平均値の差の分析 : ｔ検定 123
   ○9.2.1 ｔ検定の方法を分類する 123
   ○9.2.2 ｔ検定（対応なし） 124
   ■ｔ検定（対応なし）とは 124
   ■SPSSでｔ検定（対応なし）を行う手順 124
   ■ｔ検定（対応なし）の結果を読む 126
   ○9.2.3 ｔ検定（対応あり） 127
   ■t検定（対応あり）とは 127
   ■SPSSでｔ検定（対応あり）を行う手順 128
   ■t検定（対応あり）の結果を読む 129
第10章 差を分析する : 分散分析法
   ◇10.1 分散分析法とは 132
   ○10.1.1 分散分析法を使う理由 132
   ○10.1.2 方法の分類 133
   ■因子（要因）の数 133
   ■因子（要因）のタイプ 135
   ■対応の有無 136
   ■セル内データ数 136
   ■SPSSで分散分析を実施するときの注意 136
   ○10.1.3 分散分析の意味 136
   ◇10.2 一元配置分散分析（対応なし） 141
   ■一元配置分散分析（対応なし）のデータとは 141
   ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 141
   ■一元配置分散分析の結果を読む 143
   ■多重比較の結果の見方 145
   ◇10.3 一元配置分散分析（対応あり） 146
   ■一元配置分散分析（対応あり）のデータとは 146
   ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 146
   ■一元配置分散分析の結果を読む 150
   ◇10.4 二元配置分散分析（2要因とも対応なし） 151
   ■二元配置分散分析（対応なし）のデータとは 151
   ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 151
   ■二元配置分散分析の結果を読む 154
   ■交互作用とは何か 155
   ■単純主効果の検定 : どこに交互作用があるのか 156
   ◇10.5 二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり） 160
   ■二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり）のデータとは 160
   ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 160
   ■二元配置分散分析の結果を読む 162
第11章 中央値の差の分析
   ◇11.1 中央値の差の分析方法を分類する 165
   ◇11.2 標本が2つで対応なし : マン・ホイットニーのU検定 166
   ■マン・ホイットニーのU検定とは 166
   ■SPSSでマン・ホイットニーのU検定を行う手順 168
   ◇11.3 標本が2つで対応あり : ウィルコクスンの符号付き順位検定 170
   ■ウィルコクスンの符号付き順位検定とは 170
   ■SPSSでウィルコクスンの符号付き順位検定を行う手順 170
   ◇11.4 標本が3つ以上で対応なし : クラスカル・ウォリスのH検定 172
   ■クラスカル・ウォリスのH検定とは 172
   ■SPSSでクラスカル・ウォリスのH検定を行う手順 172
   ◇11.5 標本が3つ以上で対応あり : フリードマンの検定 174
   ■フリードマンの検定とは 174
   ■SPSSでフリードマンの検定を行う手順 174
   参考文献・読書案内 177
   索引 179
第1章 データの統計分析とは
   ◇1.1 統計分析のねらい 1
   ◇1.2 データ表の紹介 2
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