村井 潤一郎 (2013) はじめての R

  • 村井 潤一郎, 2013: はじめての R — ごく初歩の操作から統計解析の導入まで。京都: 北大路書房, 166 pp. ISBN 978-4-7628-2820-1.

統計学的データ解析を主目的としたプログラム言語処理系 R を、統計学にかぎらない目的の教材につかおうと思っているので、統計学に深入りしない R の入門書が必要だと感じている。2019年9月に見つけてこのブログでとりあげた 渡辺 利夫 (2010) 『(誰にでもできる) らくらく R言語[読書メモ]と 兼子 毅 (2015) 『ゼロから始める R[読書メモ]にくわえて、2021年1月に、2013年に出版された本書をみつけた。

著者は心理学者で、出版社もおもに心理学の本をだしているところだが、本書は心理学に特化せず、Rの初心者むけに書いている。

Rのバージョン 3.0.0 にもとづいている。操作は Windows でのばあいだけ説明している。Mac でも同様なことができるが画面がちがうことがあると言っている。Linux などにはふれていない。

第1章で Windows 上でのインストールのしかたを、第2章ではコンソール(console)画面でコマンドを入れる形でのつかいかた、第3章で、プログラムを編集して実行することと、データをファイルから読み書きすることを説明している。

第4章は「記述統計」で、統計学の分野でもあるのだが、わたしが実習でやりたい操作が多い。ヒストグラム・散布図などのデータの図化、度数分布表、クロス集計表、平均値・標準偏差などの基本統計量の計算などのデータの要約、相関係数の計算などである。欠損値のあるばあいのあつかいを説明しているところもよい。

第5章は統計学的な操作である「検定」をあつかう。説明は簡単で、t 検定やカイ2乗検定がそれぞれどんな仮説を検証しようとしているのかを統計学の教科書などですでにわかっている人が Rでの操作を知りたい場合むけである。

第6章は統計学的な手法である「分散分析」をあつかう。ここも分散分析の意義と方法を適用する際のばあいわけについて、統計学の教科書などでわかっている人むけである。それがわかっていないわたしにはこの部分が教材としてうまく書けているかどうか判断できない。

本書のプログラム例では、変数名に日本語文字をつかっている。日本語話者が日本語OS上でしごとをするばあいにかぎれば、このほうがしごとをしやすいことはあるだろうと思う。わたしは、プログラムを書くときの変数名は ASCII の1バイト文字コードで書けるものにかぎる習慣があるうえに、日本語話者でない人や日本語に対応していないOS上での利用にプログラムを提供することもありうると考えがちなので、本書の例文にはなかなかなじめない。学生に本書を手本としてすすめてよいか、まよっている。

折りかえしのあとに くわしい目次をつける。

== 目次 ==
はじめに
目次
1章 Rのインストール
2章 R Consoleにおける簡単な計算と統計解析
– 2.1 2章で学ぶこと
– 2.2 簡単な計算
– 2.3 簡単な統計解析
– 2.4 データの型
– 2.5 R で困ったとき
– 2.6 2章で学んだこと
3章 データファイルの読み込み・ R エディタの利用
– 3.1 3章で学ぶこと
– 3.2 データファイルの作成
– 3.3 データファイルの読み込み
– 3.4 R エディタの活用
– 3.5 3章で学んだこと
4章 記述統計
– 4.1 4章で学ぶこと
– 4.2 データファイルの作成
– 4.3 データの図表化
– – 4.3.1 ヒストグラム
– – 4.3.2 散布図
– – 4.3.3 度数分布表・棒グラフ・クロス集計表
– 4.4 基本統計量の算出
– – 4.4.1 基本統計量の算出
– – 4.4.2 属性別算出
– 4.5 相関係数の算出
– – 4.5.1 共分散
– – 4.5.2 相関係数
– – 4.5.3 属性別算出
– 4.6 欠損値のあるデータの作成
– – 4.6.1 欠損値のあるデータの作成
– – 4.6.2 欠損値のあるデータからの平均値の算出
– – 4.6.3 欠損値のあるデータからの相関係数の算出
– 4.7 4章で学んだこと
5章 相関係数の検定・ t 検定・カイ2乗検定
– 5.1 5章で学ぶこと
– 5.2 相関係数の検定
– 5.3 対応のない場合の t 検定
– 5.4 対応のある場合の t 検定
– 5.5 カイ2乗検定
– 5.6 5章で学んだこと
6章 分散分析
– 6.1 6章で学ぶこと
– 6.2 1要因分散分析 (対応なし)
– 6.3 1要因分散分析 (対応あり)
– 6.4 1要因分散分析 (対応あり) — データの並べ替えを伴う場合
– 6.5 2要因分散分析 (2要因とも対応なし)
– 6.6 2要因分散分析 (2要因とも対応あり)
– 6.7 2要因分散分析 (2要因とも対応あり) — データの並べ替えを伴う場合
– 6.8 2要因分散分析 (混合計画)
– 6.9 2要因分散分析 (混合計画) — データの並べ替えを伴う場合
– 6.10 アンバランスデザインの分散分析
– 6.11 6章で学んだこと
引用文献
索引
– 事項
– 関数
おわりに

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