【2020年】多変量解析の初心者におすすめな本5選+α

2019年10月22日

きょうごく
本記事では「多変量解析を勉強したいです。おすすめの本はありますか」という疑問にお答えします

こんな方におすすめ

  • 多変量解析のおすすめ本を知りたい
  • 本を読んだ後にやるべきことを教えてほしい
  • 本を読んでも理解できない場合の対策があれば知りたい

本記事を書いているぼくは研究法の教科書を書いています。

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上記の本では統計の章を書き下ろしています。

本記事ではそんなぼくが上記の疑問にさくっとお答えします。

なお、統計を独学したい人は以下の記事で紹介した本も読んでください。

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多変量解析の初心者におすすめな本5選

本記事で紹介する本は以下の5冊です。

ぼくは本の虫なので、たくさん読んでいますが、その中から厳選しています。

ココがおすすめ

  • Rによる多変量解析入門
  • 言葉と数式で理解する多変量解析入門
  • データ解析のための統計モデリング入門
  • 看護学のための多変量解析入門
  • 医学的研究のための多変量解析

本の読み方は以下の記事で解説しています。

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Rによる多変量解析入門

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多変量解析のおすすめ本を読みたい人は必読です。

多変量解析を実践的に学ぶことができます。

扱っているデータ解析も回帰分析(重回帰、階層的重回帰、ロジスティック回帰)、マルチレベル、パス解析、対数線形、因子分析(探索的、確認的)、クラスター分析など幅広いです。

また無料で高機能な統計ソフトウェアであるRで実行する方法がわかるので、自身の目的に応じてすぐに実行できるようになると思います。

多変量解析を学びたいなら最初に読むといいです。

言葉と数式で理解する多変量解析入門

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北大路書房
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めちゃくちゃいいです。

かゆいところに手が届く説明で、初心者が読んでもめちゃわかりやすいと思います。

個人的に特にいいと思ったのは、回帰係数の算出のところで、最小二乗法、最尤法、ベイズ推定法の3種類をしっかり解説しているところです。

これらが理解できると、データ解析の幅が格段に広がるからです。

本書もRで実行できるのでしっかり読めば実践できるでしょう。

データ解析のための統計モデリング入門

有名な名著。

多変量解析の理解を深めたいなら、本書は必ず読むべしですよ。

一般化線形モデル→一般化線形混合モデル→階層ベイズモデルへと順に拡張しつつ説明してくれるのでめちゃわかりやすいです。

統計とは、統計モデリングとはなんぞや、、、というところからしっかり理解できます。

ぼくは本書を何度も読んで勉強しています(今でも愛読している)。

看護学のための多変量解析入門

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ぼくは医療系なので、多変量解析本といえば本書を推さないわけにはいきません。

看護学を銘打っていますが、医療保健福祉系なら領域をとわず読む価値ありです。

本書は医療保健福祉系で重要な多変量解析をわかりやすく、しかも丁寧に解説してくれています。

さまざまなデータ解析の説明だけでなく、解析結果の意味の理解を助けてくれるし、多変量解析を学びたいなら手元に置いておくべし。

個人的には多変量解析の基本を解説している第3章が面白かったです。

医学的研究のための多変量解析

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こちらも医療保険福祉系なら必読です。

多変量解析をどう理解し、いかに活用したらいいかがよくわかります。

また、結果の解釈も具体的に理解できるので論文を書くときに助かります。

読者の疑問にそって展開するので、「どうしたらいいのだろう?」と迷ったときにすきっと解消できます。

初心者が陥りがちな落とし穴を塞ぎながら学べる良著です。

多変量解析おすすめ本を読んだ後にすべきこと

多変量解析おすすめ本を読んだ後にすべきことは以下の通り。

簡単な流れ

  • メモをとる
  • 実際にデータ解析する
  • 研究に取り組む

メモをとる

多変量解析の本に限らず、統計の本を読んだら、役立ちそうなところを中心にメモすべしです。

マーカーで線を引くだけだと、記憶から抜けるので効率が悪いからです。

まずはさくっと読み、次に丁寧に読みながら、自分にとって重要だと思うところをメモっていきます。

メモは後から加筆修正したらいいので、思うままに書いていけばOK。

またメモは紙ノートだと面倒なので、スマートフォンやパソコンで書くようにしましょう。

実際にデータ解析する

次に実際にデータ解析しましょう。

データ解析には統計ソフトウェアを導入する必要があります。

おすすめ統計ソフトは以下の記事で解説していますが、基本はRが一番です。

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Rにはデータ解析を練習するためのデータセットが付いています。

もちろん、すべて無料で使うことができます。

なので、統計ソフトウェアのRを導入したら、本とメモを参考にどんどんデータ解析を練習しましょう。

研究に取り組む

データ解析を練習しつつ、次に本当の研究に取り組んでみましょう。

研究は自分でやってもいいし、研究者と一緒に共同研究に取り組んでもOK。

これから多変量解析おすすめ本を読む、、、という人はたぶん初心者が多いので、現実的には後者を選択することになるはずです。

学会などで知りあった研究者に声をかけて、共同研究で参加する機会があればデータ解析で貢献したいと申し出たら、もしかしたら一緒にやれるかもです。

なお、自分でも率先して研究できるようになりたい人は、大学院進学を検討したらいいです。

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多変量解析おすすめ本を読んでも理解できなかった人向けの対策

多変量解析おすすめ本を読んでも理解できなかった人には以下の対策があります。

ココがポイント

  • 動画で学ぶ
  • オンラインスクールで学ぶ

動画で学ぶ

本を読んでも理解できないなら、動画で学ぶといいです。

動画なら見て、聞いて学べるので、本を読むだけよりも理解しやすいからです。

ぼくもいくつか動画で勉強しましたが、おすすめはUdemyの「Rではじめる統計基礎講座」ですね。

内容は質が高いし、講師に質問もできるうえに、30日間返金保証もありなので、本を読んでも理解できないなら、さっさとはじめた方が圧倒的にいいです。

以下の記事でレビューしているので、関心ある人はぜひお読みください。

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オンラインスクールで学ぶ

本でも、動画でも、1人では継続しない、、、という人はTechAcademyというオンラインスクールがおすすめです。

オンラインスクールなら統計学の基礎を学びつつ、世界的に注目されているPythonを習得することができます。

将来的にデータサイエンティストとして活躍したい、、、という気持ちがあるなら、なおさらオンラインスクールがいいかもです。

本や動画に比べて値段は高いですけども、マンツーマンで指導してもらえるので、圧倒的に成長できるはずです。

ココがおすすめ

まとめ:多変量解析の初心者におすすめな本5選+α

本記事では「多変量解析を勉強したいです。おすすめの本はありますか」という疑問にお答えしました。

ココがおすすめ

  • Rによる多変量解析入門
  • 言葉と数式で理解する多変量解析入門
  • データ解析のための統計モデリング入門
  • 看護学のための多変量解析入門
  • 医学的研究のための多変量解析

本を読んでも理解できない人は動画とオンラインスクールという選択肢があります。

行動しなきゃ昨日と変わらない明日がやってくるだけですから、何か1つでも行動するようにしましょう。

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