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

柳川 浩三【著】

オーム社（2023/10発売）

• サイズ A5判／ページ数 326p／高さ 21cm
• 商品コード 9784274231025
• NDC分類 417
• Cコード C3041

出版社内容情報

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。

目次

準備（Ｒはじめの一歩―これだけで使えるＲ）
第１部（グラフを描き、記述統計量を出す―Ｒエディタを使う；統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定；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；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；サンプルの小さい外れ値のある二条件を比較する―電話をかける回数に性差はあるか；発展　三条件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；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（２×２のクロス集計表を分析する―身ぶり手ぶりは聞き手の理解を促進するか；名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校のとき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；発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析；テキストマイニング―見た目を重視するのは男性か女性か）
第３部（同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科を苦手になるのは小中高のどのあたりか；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；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；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；共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを受けとめてくれたと惑じる言葉とは；人をグループに分ける―どうして大学に行くのか）

著者等紹介

柳川浩三［ヤナガワコウゾウ］
小田原市出身。法政大学理工学部准教授。１９８６年日本大学文理学部英文学科卒業。２０１２年Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｂｅｄｆｏｒｄｓｈｉｒｅ　ＣＲＥＬＬＡ（英語学習評価研究センター）博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．）。主な学会活動：日本言語テスト学会理事、日本テスト学会編集委員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。