電算機応用I

Rの導入，データの入出力方法，データの取り扱い，記述的指標の算出などを通じてRの操作に慣れるようにする。 グラフィクス，確率分布，データに基づく推論などの内容を学び，各種分析手法について実行方法を習得する。 また，プログラミング言語としてのRの側面について，計算統計的手法を通じて学ぶ。 01．分析環境の確認と準備 02．Rの概要 03．Rの基礎事項と基本操作 04．Rにおけるデータの扱い 05．データ処理の基本 06．効率的な基礎集計の方法 07．グラフの作成 08．分析結果の出力の整形 09．回帰分析 10．パス解析 11．主成分分析 12．因子分析 13．構造方程式モデリング 14．クラスター分析 15．各手法の補足

授業は内容の説明と実習を組み合わせて行います。 各回，データ解析の基本や分析手法について説明し，Rでの実行方法を示します。Rの解説を中心的に行い，各自には確認課題に取り組んでもらいます。

「提出課題」

必要に応じてプリントを配布する。

南風原朝和『心理統計学の基礎－統合的理解のために』（有斐閣，2002年） 南風原朝和・平井洋子・杉澤武俊『心理統計学ワークブック』（有斐閣，2009年） 南風原朝和『続・心理統計学の基礎－統合的理解を広げ深める』（有斐閣，2014年） 村井潤一郎『はじめてのR』（北大路書房，2013年） 山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎『Rによるやさしい統計学』（オーム社，2008年）

参考書に挙げた『心理統計学の基礎』の内容を習得している，または並行して学習することを前提とします。 各回の授業に関連する課題を出します。各自でRを実行するようにしてください。 なお，演習室の性質上，履修希望学生数が教室の規模を越える場合には，文学部の学生を優先します。

授業のURLは改めて連絡します。