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title: "第1回　ガイダンス：行動計量学とは何か／Rとデータ分析の位置づけ"
subtitle: "行動計量学（行動科学分析法入門）"
author: "小野原 彩香"
date: "令和8年度"
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```

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## 本日の目標

1. この授業の全体像と進め方を理解する
2. 「行動計量学」とは何かを概説できる
3. データ分析においてRが果たす役割を説明できる

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## 1. この授業について

### 授業の概要

- **科目名**：行動計量学
- **講義題目**：行動科学分析法入門
- **担当教員**：小野原 彩香
- **授業形式**：対面のみ（全15回）

### 授業の目標

この授業では，行動科学におけるデータ分析の基本的な考え方を理解し，
統計解析環境 **R（RStudio）** を用いて，実際にデータを読み込み，
整理し，基礎的な分析を実行できるようになることを目指します。

> プログラミング経験ゼロでも大丈夫！
> 操作方法の習得から丁寧に進めます。

### 到達目標

| # | 目標 |
|---|------|
| 1 | R（RStudio）の基本操作を習得し，自力で分析環境を構築できる |
| 2 | データの整形・加工・可視化（グラフ作成）を実行できる |
| 3 | 基礎的な推測統計（t検定，分散分析，カイ二乗検定）をRで実行し，結果を解釈・報告できる |

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## 2. 授業の進め方

### 15回の構成

| フェーズ | 回 | 内容 |
|--------|-----|------|
| **導入** | 第1回 | ガイダンス |
| **環境構築** | 第2回 | R・RStudioの導入 |
| **可視化** | 第3〜4回 | ggplot2によるグラフ作成 |
| **加工** | 第5〜6回 | dplyrによるデータ整形・集計 |
| **確認①** | 第7回 | 習熟度確認テスト（第1回） |
| **推測統計** | 第8〜11回 | 相関・カイ二乗・t検定 |
| **確認②** | 第12回 | 習熟度確認テスト（第2回） |
| **分散分析** | 第13〜14回 | 一元配置分散分析・多重比較 |
| **まとめ** | 第15回 | 習熟度確認テスト（第3回） |

### 成績評価

- **習熟度確認テスト（3回）：90%**
  RStudioを使ってデータを読み込み，グラフや統計分析を実行・解釈できるかを評価
- **授業への参加姿勢（演習への取り組み）：10%**

> 出席点数化はしません。演習に積極的に取り組むことが大切です。

### 教科書・参考書

**【教科書】**
柳川浩三（2023）.『Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門』オーム社．
ISBN: 978-4-274-23102-5

**【参考書】**
松村優哉・湯谷啓明・紀ノ定保礼・前田和寛（2021）.
『RユーザのためのRStudio[実践]入門 ― tidyverseによるモダンな分析フローの世界 ― 改訂2版』技術評論社．
ISBN: 978-4-297-12170-9

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## 3. 行動計量学とは何か

### 「行動計量学」の定義

> **行動計量学（Behavioral Metrics / Psychometrics）**とは，
> 人間の行動・心理・態度・能力などを，数量的・統計的手法によって
> 測定・分析・モデル化する学問領域である。

### 主な研究領域

- **心理測定法**：テスト理論，IRT（項目反応理論）
- **多変量解析**：因子分析，クラスター分析，共分散構造分析
- **実験データ分析**：t検定，分散分析
- **調査データ分析**：カイ二乗検定，回帰分析

### 行動科学とデータ分析の接点

```
行動科学の問い
  「この授業スタイルは学習効果に影響するか？」
       ↓
  データを集める（実験・調査・観察）
       ↓
  データを整理・可視化する
       ↓
  統計的手法で検証する
       ↓
  解釈・報告する
```

この一連のプロセスを **R** で実行できるようになるのがこの授業の目標です。

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## 4. なぜR（とRStudio）なのか

### Rの特徴

| 特徴 | 説明 |
|------|------|
| **無料・オープンソース** | 誰でも使える |
| **統計に特化** | 標準関数が豊富 |
| **パッケージ** | ggplot2・dplyrなど強力な拡張機能 |
| **再現可能な分析** | スクリプトとして保存・共有できる |
| **コミュニティ** | 世界中の研究者・データサイエンティストが使用 |

### データ分析のツール比較

| ツール | 特徴 | 行動科学での利用 |
|--------|------|-----------------|
| Excel | 直感的・手軽 | 記述統計・簡単なグラフ |
| SPSS | GUIで統計分析 | 心理学で広く普及 |
| **R** | **柔軟・高機能・無料** | **研究・教育で急速に普及** |
| Python | 汎用・機械学習に強い | データサイエンス全般 |

### RStudioとは

Rを使いやすくするための**統合開発環境（IDE）**です。

```
RStudio の4つのペイン
┌─────────────────┬─────────────────┐
│  スクリプト       │  環境・履歴      │
│  （コードを書く） │ （変数を確認）   │
├─────────────────┼─────────────────┤
│  コンソール       │  ファイル・プロット│
│ （実行結果が出る）│ （グラフが表示）  │
└─────────────────┴─────────────────┘
```

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## 5. データ分析の全体像：本授業で学ぶこと

```{r, eval=FALSE}
# この授業で扱うパッケージ（第2回以降でインストール）
library(tidyverse)   # ggplot2 + dplyr などをまとめて読み込む
library(ggplot2)     # データ可視化
library(dplyr)       # データ加工
```

### tidyverseとは

この授業で中心的に使う **tidyverse** は，データ分析に必要な複数のパッケージをまとめたコレクションです。

| パッケージ | 役割 |
|-----------|------|
| `ggplot2` | グラフ・可視化 |
| `dplyr` | データの整形・加工 |
| `tidyr` | データの整列 |
| `readr` | データの読み込み |

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## 6. 今後の準備

### 次回（第2回）までにやること

1. **PCの確認**：Rのインストールが可能か確認する
   - Windows / Mac 両方に対応
   - インストールは次回の授業で一緒に行います
2. **教科書を入手する**：可能であれば第1〜2章に目を通しておく

> Rのインストールに不安がある人は事前に相談してください。

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## 本日のまとめ

- 行動計量学は，行動・心理を数量的に分析する学問
- この授業では **R（RStudio）** を使ったデータ分析の基本を習得する
- 15回の授業は「可視化 → 加工 → 推測統計」の順で進む
- 評価は習熟度確認テスト（3回，計90%）が中心

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## 宿題・予習

- 次回は **RとRStudioのインストール** を行います
- PCを必ず持参してください
- 教科書の第1章（R入門の概説部分）に目を通しておくと理解が深まります
- 準備学習・復習を含め，**1回あたり4時間程度**の学習を想定しています