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R雑記9-11: 心理学におけるRの普及〜Rを薦める・薦めない

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9. 心理学におけるRの普及

日本心理学会第69回大会において,Rのシンポジウムが催されたらしい(残念ながら見学できず)。もちろん,主催は慶応の渡辺利夫先生です。これを期に,日本の心理学領域においても,Rが普及すればと願っています。。。

いくら,欧米の学術論文でRの利用が増えてきているからと言って,依然Rユーザーは,世界的にも超マイノリティーなのが現状です。心理学でRが普及するためには,(1) ブラインドタッチ,(2) 高校1,2年の数学知識,(3) 英語に抵抗がないこと,(4) 統計学の勉強が重要だと感じること,(5) SPSSを捨てること,の5点が不可欠かと思います。

決して高くない敷居なので克服すべき課題でしょう。文科系の学生でも,この敷居は,少しの努力で容易に超えられます。

しかし,SPSSは確かに便利で,捨てがたい存在なのは理解できるため,この点がR普及のボトルネックとなるとは思います。Rの普及を考えておられる方は,SPSS関連の多くの図書がいかにユーザーにとって頼りになるか認識する必要があるでしょう。普及に携わる方にとって,数式や統計学の理論が重要だと言う立場は,学生ユーザーである私でさえも共感します。しかし,心理学の多くの大学院生は,統計学を1日30分も勉強していないのです。私の時間と能力の問題から,この潜在クラスを無視して普及活動すると言う立場を私は取っています。けれども,SPSSのように,多くの人が僅かな勉強時間で,理論的な理解をしないで,直面しているデータを取りあえず解析できるような説明をすると言う立場は重要となると思います。

 


10. 2005年度の普及

近頃,Rの普及が進展してきたように思えます。以下のグラフは2005年12月15日現在の,当ページのアクセス集計です。11月ごろからアクセスが急増してきました。卒業論文関連の季節の影響かもしれないが,やはり,続々と,新しい,わかりやすい教科書が出版されていることが原因だと思います。

舟尾先生の新作「データ解析環境R」を早速予約してしまった。

ところで,Rの教科書には,とても優れた文化があります。それは,以下の2点です。
(a) データとプログラムがWeb/CD-Romに公開されていること。
(b) 誤植情報がWebで公開されていること。

こういった,ユーザーの満足度を満たす文化がある限り,普及の勢いは,上昇するばかりだと思います。

 


11. Rを薦める・薦めない (2006/5/2)

最近,R 2.3.0 がリリースされました。私が使い始めたときは,1.6.0だったが,当時と比べると,Rの機能,学習環境ともに飛躍的に良くなっています。当時の学習環境は,英語中心にならざるを得なかったが,現在は,日本語の資料だけでも,かなりの情報を利用できるようになっています。

それにもかかわらず,私の周辺でRを利用している人は,極めて少ない(5%未満)のが現状です。普及を妨げる原因は,いくつも考えられるが,最近,Rの利用を薦めるべきではない状況も存在すると思い始めています。

たとえば,以下のような方には,Rの利用を薦めないようにしています。
「大学院生になるまで,(a) データ解析をしたことがなく,(b) ブラインドタッチもできない,(c) ソフトウェアのインストールにも四苦八苦する。(d) 将来的に,データ解析をする可能性は全くなく,(e) 学位(修士)を取る為だけに,データ解析をしなければならない方。」

他分野の方がみると,このような方が大学院に存在すること自体が不思議に思われるかもしれないが,私の専門は心理学なので,このような方は,決して少なくありません。むしろ,大多数を占めます。このような方には,積極的に,EXCELとSPSSの利用を薦めるようにしています。たとえ,間違った分析をしていようが,とにかく,学位を楽に取れることを推奨するために他なりません。決して,生産性,将来の成長性などを考えた上で,薦めているわけではありません。

一方,学部学生を対象にした場合は,最初から,Rの利用を薦めるようにしています。これは,将来がまだ不確定なので,積極的に色々なスキルを付けて欲しいという願いを込めて,薦めています。

いずれにせよ,Rが普及するためには,学部生の必修授業でRが採用されることが必要だと思います。私の周辺では,学習コストの高いSASユーザーが多いが,これは,必修授業で学んだからこそ,普及していると思います。
多くの人は,新しいソフトウェアをワザワザ自習するのが,面倒なのです。「人から教えてもらう」という受動的な学習でしか,ソフトウェアの習得をしない人の方が多いのです(そもそも「習得」しているというレベルではないが)。

このような現状を考えると,Rの利用率が20%を越えるような日が来るのは,まだまだ先の話な気がしてきます。

目次: R雑記

Rや統計学に関して,研究者として思うことを書いています。

  1. 海外でのRの普及状況
  2. データマイニング
  3. コンジョイント分析
  4. 欠損値処理
  5. 効果量
  6. 潜在変数を仮定するモデル
  7. Rの教育
  8. メタ分析
  9. 心理学におけるRの普及
  10. 2005年度の普及
  11. Rを薦める・薦めない
  12. 心理学におけるRの普及II
  13. 教科書,マニュアルを読むこと
  14. 2006年度の普及
  15. 統計学 (R) の勉強会
  16. 反R派・信仰派?
  17. Rと論文
  18. How to 学習
  19. 統計ユーザーとしての基準
  20. RとOS/ブラウザ
  21. 2007年度の普及
  22. 初学者が陥りやすい罠
  23. Rを薦める・薦めないII
  24. 心理学におけるRの普及III
  25. キャリアパスと統計学
  26. 医学における検定力,効果量,区間推定
  27. 精神科領域のためのRパッケージ
  28. Rによる論文の審査/印刷期間の管理図
  29. 精神科領域におけるデータ解析環境Rの使用論文
  30. 統計学 (R) の勉強会 (研究会) II
  31. ポスドク問題と統計学
  32. 5年後のあなたへ
  33. データサイエンティスト一考
 

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目次: 無料統計ソフトRで心理学

勉強会

練習

関数の調べ方

雑多な知識

  1. テキストエディタを使用する
  2. 潜在変数を扱うモデルはRでは,今のところ使わないでおこう
  3. Rを学習する意義とデメリット
  4. Rを学習する前に…
  5. 「Rは大変だから勉強しないでおこう」と思う前に…
  6. Rによる関数の作り方
  7. Rによるシミュレーション

R雑記

  1. 海外でのRの普及状況
  2. データマイニング
  3. コンジョイント分析
  4. 欠損値処理
  5. 効果量
  6. 潜在変数を仮定するモデル
  7. Rの教育
  8. メタ分析
  9. 心理学におけるRの普及
  10. 2005年度の普及
  11. Rを薦める・薦めない
  12. 心理学におけるRの普及II
  13. 教科書,マニュアルを読むこと
  14. 2006年度の普及
  15. 統計学 (R) の勉強会
  16. 反R派・信仰派?
  17. Rと論文
  18. How to 学習
  19. 統計ユーザーとしての基準
  20. RとOS/ブラウザ
  21. 2007年度の普及
  22. 初学者が陥りやすい罠
  23. Rを薦める・薦めないII
  24. 心理学におけるRの普及III
  25. キャリアパスと統計学
  26. 医学における検定力,効果量,区間推定
  27. 精神科領域のためのRパッケージ
  28. Rによる論文の審査/印刷期間の管理図
  29. 精神科領域におけるデータ解析環境Rの使用論文
  30. 統計学 (R) の勉強会 (研究会) II
  31. ポスドク問題と統計学
  32. 5年後のあなたへ
  33. データサイエンティスト一考

リンク集

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 

著者: 奥村泰之 (Curriculum Vitae)
所属: 公益財団法人 東京都医学総合研究所 精神行動医学研究分野 心の健康プロジェクト 主席研究員
e-mail: yokumura @ blue.zero.jp
Researchmap: http://researchmap.jp/yokumura/
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Yasuyuki_Okumura/
Google Scholar: http://scholar.google.com/citations?hl=en&user=c9qyzRkAAAAJ
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Twitter: http://twitter.com/yachu93