第1回 2017.5.20
テーマ ： 「効果量、検定力、ベイズ推論」
内容 ： 「効果量や検定力が研究報告で大事」と言われているけど、正直なところ、なぜ大切なのかも、正しい報告の仕方もいまいちよく分からないので、とりあえずみんなで論文を読んでみました。web上で見られる資料としては、以下のものを使いました。
波田野結花・吉田弘道・岡田健介, 2015, 『教育心理学研究』におけるp値と効果量による解釈の違い, 教育心理学研究, 63, 151-161.
阿部誠, 2016, 統計的因果推論の新しいトレンド―検定力分析とベイズ推論―, マーケティング・サイエンス, 24(1), 1-5.
第2回 2017.7.1
テーマ ： 「構造方程式モデリング、因果推論」
内容 ： メンバーの多くが縦断的データを扱う調査デザインで研究をしているので、統計的因果推論について書籍を読んでみました。
第3回 2017.10.30
テーマ ： 「一般線形モデル、一般化線形モデル、階層線形モデル、ベイズ的検定」
内容 ： 柴田が9月のパーソナリティ学会第26回大会と10月の教育心理学会第59回大会に参加して聞いてきた統計セミナーの内容について、メンバーとシェアしました。
第4回 2017.12.11
テーマ ： 「Rを使った因子分析、相関分析、ｔ検定、一元配置分散分析」
内容 ： テキスト初校の入稿が終ったので、テキストの流れに沿って同じデータを使用して簡単な統計分析をしてみました。分析作業用のシートは浦上先生のHPを見ながら実際にRを操作してみて覚書程度に作成しました。HADと結果が違うものもあったり、そもそもコマンド間違えて変な結果が出たりと何だか大騒ぎでした（笑）
第5回 2018.1.20
テーマ ： 「大学院生の調査データの報告と検討」
内容 ： メンバーが論文執筆のためのデータ分析について発表しました。モデル適合度等を含めた因子構造の検討が中心でした。
第6回 2018.3.10
テーマ ： 「大学院生の調査データの報告と検討②」
内容 ： メンバーが論文執筆のためのデータ分析について発表しました。①縦断データを用いた分析方法の検討、②構造方程式モデリングを用いた変数関連モデルの検討を行いました。