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R雑記13-15: 教科書,マニュアルを読むこと〜統計学 (R) の勉強会

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13. 教科書,マニュアルを読むこと (2006/11/26)

「統計学の教科書を読むこと」「ソフトウェアのマニュアルを読むこと」「英語で統計学の勉強をすること」というのは, 多くの方にとって抵抗感が強い作業のようです。私自身,初めて勉強したときは,抵抗感が強く,すぐに本を捨ててしまった苦い経験もあるので,事情は理解できます。

【教科書を読む抵抗感】
抵抗感が強い原因は,様々なものがあるでしょう。たとえば,(a) 数学の知識が足りない, (b) 漫画を読むようなスピードで教科書を読もうとすることなどが挙げられます。統計学は,数学の知識が全くないと,多くの教科書を読めなくなってしまいます。だからこそ,数学の知識を思い出す (または,新しく学習する) ように工夫された教科書もあります。

次に,数学の知識と関連しているのでしょうが,教科書を読む速度が早い方は,概して数式を読んでいない傾向が観察されます。学習する側の心構えとして,「教科書の著者のメッセージを誤解しないで聞き漏らさないように読もう」とする「誠実さ」が必要となるでしょう。

【マニュアルに対する抵抗感】
初学者の段階では,「統計学の教科書」と「ソフトウェアの概論書」を併用する方が多いかと思います。その際に,ソフトウェアの概論書を読む労力が大変なため,ソフトウェアのマニュアルを全く参考にしないケースが見受けられます。

気持ちはわかりますが,概論書とマニュアルは常に併用した方が良いです。マニュアルというのは,概論書の前に執筆されているため,極論すれば,「概論書に書かれてある情報は,マニュアルには必ず書かれています。 一方,マニュアルに書かれてある情報は,必ずしも概論書に書かれてありません」。

概論書は,系統的にソフトウェアの習得をする際,非常に便利ですが,概論書だけしか参考にしない状態を続けると,概論書に記載されていない内容は,何もできない状態になってしまいます。多くの最新情報を利用できる能力を養うために,概論書とマニュアルは,併用することをお奨め致します。

もちろん,読みにくいマニュアル (一所懸命に読んでもわからない) というのは,絶対に存在するので,記載する側は,どのレベルのユーザーを対象にしているのかを明確化する必要があります。良い例としては,John Fox は,マニュアルと詳細な説明を併用することで,この問題を解決しているように思います (e.g., effects)。

【英語に対する抵抗感】
心理学の多くの方は,英語で統計学を勉強しているケースは少ないようです。理由は,「英語力そのもの」「英語で統計学を学習する意義を知らない」などが考えられるでしょうか。
しかし,専門以外の勉強を全て母国語で勉強する姿勢は,「楽」であるという以外のメリットは考えられません。日本人の総人口と,英語圏の総人口を比較すると,間違いなく英語圏の人口が多いのですから,多くの場合に「英語の方が情報量が豊富」であることは,ご存知かと思います。

つまり,専門以外の勉強を全て母国語で勉強する姿勢は,「積極的に利用可能な情報量を減らしている行為」でしかありません。

統計学の勉強自体の抵抗感が強いのに,「さらに統計学を英語で勉強すること」になると,2つの強い抵抗感 (統計と英語) があるため,このような方が多い現状は,仕方ないことだと思います。しかし,「専門は英語で勉強している方」であれば,意外にも,「統計学の勉強も英語で勉強すること」は難しくないことに気づかれると思います。経験的に,統計学の英語は,専門 (私の場合は,臨床心理学や精神医学や公衆衛生学) の英語よりも,はるかに読みやすいケースが多いのです。

「事前に感じていた抵抗感」と,「実際にやってみて,感じたこと」の差異 (偏見) がみられるケースの一例でしょう。「食べず嫌い」にならずに,ぜひ,英語で統計学を勉強してみることをお奨め致します。

 

14. 2006年度の普及 (2006/12/15)

以下のグラフは2006年12月15日現在の,当ページのアクセス集計です。○は今年,三角は去年のデータを示しています。去年とほとんどコンテンツの変化がないにもかかわらず,月間アクセス平均は,452件上昇しています。しかし,このデータだけではRユーザーが増えてきた証拠といえるか定かではありません (実体験では,Rユーザーは極めて少ない)。



次に,PsycArticleを利用して普及状況を調べました。検索式は,以下の3点です。
"A Language and Environment for Statistical Computing" OR
"a language for data analysis and graphics" OR
"r-project"
わずかに,論文数が増えている気がするが,絶対数が少ないです。10年後には,3桁になるのだろうか。。。


 

15. 統計学 (R) の勉強会 (2007/4/9)

心理学の学生のために,統計学の勉強会を1年ほど主催させてもらいました。ご参加頂いた方々,誠にありがとうございました。

内容は,「心理統計学の基礎」という教科書をRを利用しつつ,理解していくと言うものです。私は,Rを自主学習しようとして,ドロップアウトする後輩を傍観し続けてきたので,「現状では,peer supportの多い,勉強会の形式が,R学習の効率化に繋がる」と考えています。当勉強会は,現状ではinner groupでしか,参加できない形式にしておりますが,もしも,勉強会をご自身で立ち上げたいために,詳細等お知りになりたい方がいらっしゃったら,ご連絡頂ければ,我々の事例を提示させて頂きます (例,第1章第2章第3章データ1変数リストデータ2)。

私が今まで参加した「勉強会」は,「輪読」という形式を取っており,「勉強会」とは名ばかりで,「勉強しない会」と呼べるものが中心でした。輪読は,自分の担当部分だけは,頑張って勉強するものですが,私のような怠け者は,担当以外の分は,全く勉強しません。さらに,発表者のレベルがマチマチなので,とんでもなく,意味のわからない発表をされた日には,時間の無駄でしかありません。

このような形式で学習に役立つ学術領域もあるかもしれませんが,統計学は,積み上げ式の学問なので,このような形式を取ったとしても,あまり意味がないと思っておりました。

このような問題意識から,我々の統計学の勉強会では,「あらかじめ課された宿題をやる」という形式で進めてきました。つまり,主催者が (統計学の知識が不十分なことは理解しつつ) 教科書に沿った問題を作成して,
参加者は,その問題を自力で解き,勉強会時に参加者が宿題の答えを解説するという形式です。
この形式は,主催者も,参加者もシンドイのですが, 勉強会を長期間運営したい場合に,良い形式かと思っています。なぜなら,1度,問題を作成してしまえば,次年度以降は主催者が変更しても,ほぼ,同一のクオリティーを保って,勉強会を実施できる可能性が高いからです。

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
facebook: http://facebook.com/okumura.yasuyuki
Twitter: http://twitter.com/yachu93