統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
妥当性と信頼性
★妥当性と信頼性の話 テストや質問紙を作る上で、この妥当性と信頼性をはずすことはできません。 妥当性は大まかに三つ種類があります。信頼性は、古典的テスト理論では算出のしかたが四種類あります。 内容的妥当性 テストや質問紙に用いられている課題や質問内容が、自分の調べたいことを含んでいるか、というものです。 例えば、国語の学力を測りたいときに、課題として計算問題や図形問題を出すのは、まったくナンセンスなわけです。 これはつまり、課題内容が内容的妥当性を持っていないため、ナンセンスであると言えるのです。 この内容的妥当性は、例にも示した通り、学力試験を作る上で非常に重要になってきます。 テストの得点を見て絶対評価をする場合、内容的妥当性が高いことが不可欠となります。 基準連関妥当性 自分の作成したテストや質問紙と、そのテストに関連のあるテストや質問紙(これらのテストや質問紙を「外的基準」と呼びま
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
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