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【入門】未経験から「Rで統計解析」を目指す方へ【動画2本+書籍1冊】

京極真
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本記事では「仕事や研究で統計解析する必要があります。『Rがおすすめ』と教えてもらいましたが、統計が苦手なうえに、Rそのものも難しそうで挫折しそうだと感じました。何かよい教材はありませんか?」という疑問にお答えします。

こんな方におすすめ
  • 「統計が苦手。。。」という人
  • 「Rに興味あるけど、難しそう。。。」という人
  • 書籍でRを独学しようとして挫折したことがある人

Rで統計解析ができると実現する未来

Rで統計解析ができると、学業・仕事で必要なことは基本的に何でもできるようになります。

統計解析はどんな分野でも使えるし、とても強力な根拠を提供してくれます。

統計解析の種類は非常にたくさんあり、Rはほとんどすべてに対応できます。

しかも、Rはぜんぶ無料

なので、Rで統計解析ができるようになると、コストゼロでさまざまな問題に対応できるようになります。

動画で学ぶRで統計解析入門

本記事で紹介する動画リスト

本記事で紹介する動画リスト

これらは有料ですが、30日間返金保証がついておりまして、その間でしたら実質無料で体験できますので、とりあえず試してみると良いと思います。

返金方法は必ずご確認ください。

動画で学ぶコツ

動画で学んで実際に統計解析できるようになるコツは「必ず自分でもコードを書いて実際に動かす」ことです。

視聴しているだけでは、上達することは絶対にありません。

ボクシングの試合を見ても強くなれないのと同じです。

なので、動画を通してRで統計解析ができるようになりたい人は、自分の手をいろいろ動かすようにしてくださいね。

もちろん、知識を学ぶだけならば、視聴しているだけでもOKです。

動画の良いところは再生速度を調整できる点です。

以下で紹介するものに関して言えば、再生速度は1.25倍、1.5倍、1.75倍、2倍にできます。

視聴のみなら、おすすめ再生速度は1.5倍または1.75倍です。

時間短縮しながら効率的に知識を吸収できます。

Rではじめる統計基礎講座

「統計が苦手」「Rの使い方がわからない」という人は、まずはこちらからやってみるとよいです。

コースの概要は以下の通りでして、Rの操作から統計の基礎までひと通り学ぶことができます。

全体として、とてもかみくだいて説明してくれているので、未経験者でも理解しやすいかと思います。

まずはここから入って、必要に応じてそれぞれの領域に特化した統計解析技術を学べばよいです。

分野を問わずおすすめです。

準備編の概要
  • R言語について
  • Rの使い方(操作、配列と関数、グラフ、データ入出力など) など
記述統計編の概要
  • ヒストグラム、
  • 代表値(平均値、分散、標準偏差)
  • 標準化
  • 正規分布 など
推測統計編の概要
  • 母集団と標本
  • 推定(点推定とサンプリング、区間推定、サンプルサイズ)
  • 検定 など
相関・回帰編の概要
  • 散布図
  • 相関係数
  • 回帰分析(線形回帰、重回帰、説明変数の選び方) など

医師が教えるR言語での医療データ分析入門

ぼくは専門のひとつが作業療法で、ヘルスケア界隈の人間ですからこの領域に特化した動画教材も紹介します。

本動画は、Rの基礎からヘルスケア領域で必要な統計モデルまで丁寧にかみくだいた説明になっているので、「統計が苦手」「Rの使い方がわからない」しかも「ヘルスケア領域の統計解析技術を効率的に学びたい」という人は、ここから入ってもよいかと思います

コースの概要は以下の通りでして、Rの基礎から統計の基礎・応用までしっかり学ぶことができます。

一般化線形モデルのリンク関数と確率分布の説明は、書籍で読むと理解し難かったりするんですが、本動画はそれについてもめっちゃわかりやすく解説してくれてます。

ヘルスケア領域で必要な統計解析技術の基礎が理解できるので、医療保健福祉領域で働いている人にはかなりオススメです。

RとRstudioの操作編の概要
  • RとRstudioの導入(Windows、Mac)
  • Rstudioの操作(プロジェクト作成、コメント、データの型、ベクトル、データフレーム、パッケージ、関数など) など
データインポート編の概要
  • データのインポート、パスとディレクトリ、ファイル形式
  • read関数、Parse、importとParseの落とし穴 など
可視化編の概要
  • ggplot2の概要
  • 因子型
  • ggplot2の関数の説明と実際の操作 など
データのクリーニング編の概要
  • tidyとmessyの導入と操作
  • %>%の説明
  • mutate、rename、arrange、Logical型、正規表現、if_else、case_when、left_joinなどの説明と操作の実際 など
統計とモデリング編の概要
  • 確率分布
  • 最小二乗法
  • 線形回帰分析
  • ロジスティック回帰分析
  • 重回帰分析
  • 一般化線形モデル など
レポート作成編の概要

Markdownの説明と実践

追記:Rで統計解析を学ぶためのおすすめ書籍

「動画もよいけど、やっぱ書籍でじっくり勉強したい」という人もいるかと思います。

Rで統計解析に関連する書籍は、とてもたくさんあります。

ぼくはかなりいろいろ読みましたが、初心者に特におすすめの書籍は「みんなのR」です。

手元に一冊あると何かと重宝しますよ。

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まとめ

本記事では「仕事や研究で統計解析する必要があります。『Rがおすすめ』と教えてもらいましたが、統計が苦手なうえに、Rそのものも難しそうで挫折しそうだと感じました。何かよい教材はありませんか?」という疑問にお答えしました。

Rで統計解析ができると、学業・仕事で必要なことは全部無料で基本的に何でもできるようになります。

統計解析はどんな分野でも使えるし、とても強力な根拠を提供してくれますから、ぜひともスキルとして身につけておくとよいです。

本記事で紹介する動画リスト

以下は、Rについての関連記事になります。

著者紹介
京極 真
1976年大阪府生まれ。Ph.D、OT。Thriver Project代表。吉備国際大学ならびに同大学大学院・教授。作業療法学科長、保健科学研究科長、(通信制)保健科学研究科長。首都大学東京大学院人間健康科学研究科博士後期課程・終了。『医療関係者のための信念対立解明アプローチ』『作業療法リーズニングの教科書』『作業で創るエビデンス』など著書・論文多数。
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