多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。 はじめに 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エディタの利用 　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処理 　　 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

StanとRでベイズ統計モデリング

キホンのキ

キホンのホン

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

統計的因果推論の理論と実装 : 潜在的結果変数と欠測データ

統計学の基本を学んだ人が実践的な統計解析を行うための内容。手を動かしながら論文執筆や学会発表に必要な統計解析手法が身に付く。 統計学の基本を学んだ人が実践的な統計解析を行うための内容。手を動かしながら論文執筆や学会発表に必要な統計解析手法が身に付く。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、精確なデータ分析を行い、わかりやすく可視化することが求められるようになってきました。日本の医学分野では、発表論文数およびその引用数などが昇進・就職のメルクマールとなっていることに鑑みると、正しい統計リテラシーに基づいたデータ分析、統計解析、さらにビジュアルによる分析・解析結果の表現は、臨床医・研究者にとっての生命線といえます。そこで本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 参考文献

統計分析フリーソフトjs-STARの最新版「XR」の使用法を懇切にガイド。統計手法を知らなくても統計分析ができる画期的な本。 js-STAR_XRは世界的に普及している統計分析システムRを誰もが簡単に使えるフリーソフト。度数や平均値の分析，多変量解析の演算に加えて，計算結果の読み取りとレポートの作成までをも自動化。本書はソフトの使用法からレポートの仕上げ方まで懇切にガイド。統計手法を知らなくても統計分析ができる画期的な本。 【主な目次】 Chapter0　事前準備 ●PART1　度数の分析法 Chapter 1　1×2表(正確二項検定) 　【基本例題】顧客は満足したといえるか Chapter2　1×2表：母比率不等 　【基本例題】新型ウイルスの死亡率は「高い」といえるか Chapter3　1×J表の分析：カイ二乗検定 　【基本例題】　大学新入生はどんな関心をもっているか Chapter4　2×2表の分析：Fisher's exact test 　【基本例題】　新薬は症状の改善に有効か Chapter5　i×J表(カイ二乗検定) 　【基本例題】　成績評価に年度間の差は見られるか Chapter6　統計モデリング：i×J×K表，i×J×K×L表の分析 　【基本例題】　顧客満足度は年齢・男女により異なるか ●PART2　平均の分析法 Chapter7　t検定 　【基本例題】　新製品の評価に差は見られるか Chapter8　1要因分散分析 　【基本例題】　味噌汁の好みに差は見られるか Chapter9　2要因分散分析 　【基本例題】　ホームページの第1ページにどんな画像を用いるべきか Chapter10　3要因分散分析 　【基本例題】　政策評価を行ってみよう ●PART3　多変量解析法 Chapter11　相関係数の計算と検定 　【基本例題】　気温とアイスクリーム，ホットコーヒーの売り上げは相関するか Chapter12　回帰分析 　【基本例題】　大学生活の満足度を決定している要因は何か Chapter13　因子分析 　【基本例題】　人々の幸福感を決める潜在因子は何か Chapter14　クラスタ分析 　【基本例題】　似ているゆるキャラをグループ分けしてみよう Chapter15　SEM：構造方程式モデリング(共分散構造分析) 　【基本例題】　幸福感の因子は直交するか斜交するか Chapter0　事前準備 　0.1　フリーウェアのインストール 　0.2　R画面の設定 ●PART1　度数の分析法 Chapter 1　1×2表(正確二項検定) 　【基本例題】顧客は満足したといえるか 　1.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　1.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例01-1 　1.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　1×5表から1×2表への組み替え 　　レポート例01-2 Chapter2　1×2表：母比率不等 　【基本例題】新型ウイルスの死亡率は「高い」といえるか 　2.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力Ⅱ：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　2.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例02-1 　2.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　セル数を母比率とした検定 　　レポート例02-2 　2.4　統計的概念・手法の解説2：評定尺度と検査用・評価用質問紙 Chapter3　1×J表の分析：カイ二乗検定 　【基本例題】　大学新入生はどんな関心をもっているか 　3.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　3.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例03-1 　3.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　期待比率不等のカイ二乗検定 　　レポート例03-2 Chapter4　2×2表の分析：Fisher's exact test 　【基本例題】　新薬は症状の改善に有効か 　4.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　4.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例04-1 　4.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　2×2表の有意パターン Chapter5　i×J表(カイ二乗検定) 　【基本例題】　成績評価に年度間の差は見られるか 　5.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　5.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例05-1 　5.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　3×5表におけるセルの併合 　　レポート例05-2 Chapter6　統計モデリング：i×J×K表，i×J×K×L表の分析 　【基本例題】　顧客満足度は年齢・男女により異なるか 　6.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　6.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例06-1 　6.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　初期モデルで停止したとき ●PART2　平均の分析法 Chapter7　t検定 　【基本例題】　新製品の評価に差は見られるか 　7.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力Ⅱ：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　7.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例07-1 　7.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　参加者内t検定(対応のあるt検定) 　レポート例07-2 　7.4　統計的概念・手法の解説2 Chapter8　1要因分散分析 　【基本例題】　味噌汁の好みに差は見られるか 　8.1　データ入力 　　入力操作I：キーボードから直接入力する 　　入力操作II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　8.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例08-1 　8.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　参加者内分散分析sAの実行 　　レポート例08-2 　8.4　統計的概念・手法の解説2：球面性不成立の対策 Chapter9　2要因分散分析 　【基本例題】　ホームページの第1ページにどんな画像を用いるべきか 　9.1　データ入力 　　入力操作I：キーボードから直接入力する 　　入力操作II：他ファイルからSTAR画面に貼り付ける 　9.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例09-1 　9.3　統計的概念・手法の解説：TypeIII_SS 　【応用問題】　交互作用の分析方法 　　レポート例09-2 　9.4　統計的概念・手法の解説2：単純主効果検定の有意水準 　9.5　主効果と交互作用の有意傾向の取り扱い Chapter10　3要因分散分析 　【基本例題】　政策評価を行ってみよう 　10.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　10.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例10-1 　【応用問題】　二次の交互作用を分析する 　10.3　二次の交互作用の『結果の書き方』の修正 　　レポート例10-2 　10.4　SD法の研究の勧め ●PART3　多変量解析法 Chapter11　相関係数の計算と検定 　【基本例題】　気温とアイスクリーム，ホットコーヒーの売り上げは相関するか 　11.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　11.2　『結果の書き方』の修正 　11.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　相関係数の差の検定 Chapter12　回帰分析 　【基本例題】　大学生活の満足度を決定している要因は何か 　12.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　12.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例12-1 　12.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　交互作用モデルを用いた回帰分析 　　レポート例12-2 　12.4　統計的概念の手法の解説2：ユーザー作成モデル Chapter13　因子分析 　【基本例題】　人々の幸福感を決める潜在因子は何か 　13.1　データ入力 　　逆転項目処理 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　13.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例13-1 　13.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　斜交回転から尺度化へ 　　レポート例13-2 　13.4統計的概念・手法の解説2：因子分析からSEMへ Chapter14　クラスタ分析 　【基本例題】　似ているゆるキャラをグループ分けしてみよう 　14.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　14.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例14-1 　14.3　統計的概念・手法の解説：クラスタ分析のバリエーション 　【応用問題】　因子分析からクラスタ分析へ Chapter15　SEM：構造方程式モデリング(共分散構造分析) 　【基本例題】　幸福感の因子は直交するか斜交するか 　15.1　データ入力とモデル構築 　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　15.2　パスダイアグラム(パス図)と次のモデル構築 　15.3　モデルの洗練 　　レポート例15-1 　【応用問題】　高次因子モデル・階層因子モデル 　　レポート例15-2

心理学における研究の最前線では、高度な数理統計モデルが利用されており、学生にとっては学部で学んだ統計の知識だけでは最新の論文やレポートを読解することができません。また、統計の誤用を原因とする「再現性問題」はたびたび話題にあがり、研究者であっても正しく統計モデルを使用することが求められています。これらの問題を受けて、心理統計における数理的な基礎概念を学び直すべきであるという機運は高まっています。しかし、数学理論をもとにした抽象的な議論や統計の誤用のもととなる倫理的な指摘は実感を持って理解しにくく、具体的かつ直感的に理解するには工夫が必要です。そこで本書は、数学的な仮定や理論を「目に見えて」「具体的な」ものとしてとらえるために、プログラミングによる数値シミュレーションを利用して解説します。数値シミュレーションによる解説の利点は2つ挙げられます。1つは抽象的な概念をイメージしやすいグラフに落とし込むことができます。もう1つは具体的に操作できる世界を与えることによって、パラメータが変わればどのような結果が導かれるのかが理解しやすくなることです。これによって、統計の基本となる確率分布の性質と使い方、統計モデルを誤用すると何が起きるか、実験に妥当なデータの量はどれくらいなのか、といった今押さえておきたい知識を1冊にまとめます。 第1章 本書のねらい 1.1 はじめに 1.2 シミュレーションとは 1.3 シミュレーションでわかること 1.4 プログラミングをはじめよう 1.5 本書の構成 1.6 本書のねらいと使い方 第2章 プログラミングの基礎 2.1 言語の基礎 2.2 オブジェクトと変数の種類 Column パイプ演算子の活用 2.3 関数をつくる Column Rによるプロット 2.4 プログラミングの基礎 Column コード規約 Column 実行時間 2.5 演習問題 第3章 乱数生成シミュレーションの基礎 3.1 確率変数と確率分布 Column 非復元抽出 3.2 確率分布の期待値と分散 Column 正規分布の再生性 3.3 乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する Column t分布とF分布の関係 3.4 任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布 3.5 演習問題 第4章 母数の推定のシミュレーション 4.1 統計的推測の基礎 4.2 母平均の信頼区間 Column 母分散を必要としない統計量Tの導出 4.3 相関係数の標本分布と信頼区間 4.4 演習問題 第5章 統計的検定の論理とエラー確率のコントロール 5.1 統計的検定の論理 5.2 Rによる統計的検定の実際 5.3 エラー確率のシミュレーション 5.4 一元配置分散分析のデータ生成 5.5 反復測定分散分析のシミュレーション 5.6 演習問題 第6章 適切な検定のためのサンプルサイズ設計 6.1 統計的検定とQRPs 6.2 タイプⅡエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計 6.3 サンプルサイズ設計の実践 6.4 いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践 6.5 非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション 6.6 演習問題 第7章 回帰分析とシミュレーション 7.1 回帰分析と確率モデル 7.2 シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する 7.3 回帰分析における仮定と注意点 7.4 発展的な課題 7.5 確率モデリングへ 7.6 演習問題

Rで楽しむ統計