第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
（非計量さん向けの）統計学の話：誤差編 - 社会学者の研究メモ
今回は「誤差」編です。 誤差について説明するためには、どうしても「観察(observation)」の次元に話を差し戻す必要があります。前回に引き続いて「年収」を説明するための観察をする場面を考えます。次のように考えてください。 年収の観察値 = 性別 + 年齢 + ... + 学歴 + 様々な観察要因 最後の「様々な観察要因」ですが、いわゆる標本抽出（サンプリング）による値への影響はさしあたりここに入ります。とはいえ、観察要因による観察値への影響は標本抽出からのみ生じるわけではありません。というより、「センサス（全数調査）／標本（部分）調査」という区別はある程度便宜的な区別なのです。 ある値（年収でもなんでも）が観察されるということは、特定の手続で、特定の時間と場所で行われたときの観察値です。観察という手続を「人」単位で考えたとき、対象「者」全員を観察することはセンサスですが、そうして観察
統計学的想像力を鍛えるためのクイズ2題 - 社会学者の研究メモ
教科書, 社会調査前回はサーベイ・サンプリングについて、バイアスと誤差の観点から解説をした。今回はその話を含めて、「社会調査や基礎的計量分析の訓練をすることで身につく知識・スキルとは何か」ということを、例題を通じて解説してみようと思う。（注：以下の問題は、京大大学院（非常勤先）の社会調査論、立命館大学の学部社会調査士実習クラスで、導入としていくつかクイズ形式で出して、受講生のみなさんに考えてもらったものです。みなさんの答えを記事中で紹介していますので、受講生の方はご了承ください。）クイズ1：夫婦関係満足度におけるペットの効用研究課題が、「ペットを飼うことは、夫婦関係の円満につながるか？」であるとする。このとき、どういう調査を踏まえて、どういう分析をしたらいいか？この問題は立命館の方で出題したものである。最初の受講生の答えは、「クロスセクション調査で以下のような質問をして関連性を見る」という
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