Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

Rによる実践と分析のセオリーを把握
数学の苦手な文化系の学生，実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス（統計学）の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。
実際の課題（研究課題）を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ（考え方）と類題といった構成で解説することで、目的（テーマ）に応じた分析の流れを学ぶことができます。

【このような方におすすめ】
◎卒論・修論，仕事で推測統計を使ったデータ分析を試みている文系の学生・実務者
○文系研究者でデータ分析を使ってみたいと思ってる人やその予備軍

【主要目次】
準備
Chapter 0　Rはじめの一歩―これだけで使えるR―
第1部
Chapter 1　グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う―
Chapter 2 　統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定―
Chapter 3　同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか―
Chapter 4　異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか―
Chapter 5　サンプルの小さい外れ値のある二条件（群）を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか―
Chapter 5 発展　三条件（群）以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか―
Chapter 6　二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関―
第2部
Chapter 7　2×２のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか―
Chapter 8　名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか―
Chapter 8 発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析－
Chapter 9　テキストマイニング―パートナーに求めるもの―
第3部
Chapter 10　同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか―
Chapter 11　二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか―
Chapter 12　複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか―
Chapter 12 発展　説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か―
Chapter 13　変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは―
Chapter 14　人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる―
類題の解説・解答
参考図書
別表

9784274231025