この授業の資料は，すべて次のサイトにあります。
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。
| # | 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 |
| 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） |
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】 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
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。
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。
| 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 |
| 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 |
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） │
└─────────────────┴─────────────────┘# 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 |
次回も教室でインストールを扱いますが，受講者全員が同時にダウンロードすると回線が詰まります。 先に自宅で済ませておくと，次回は操作の練習に時間を使えます。
手順書を授業サイトに用意しています。これに沿って進めてください。
PCの種類の確認から，インストール後の動作確認，よくあるトラブルの対処までを 段階的にまとめてあります（作成：TA 齋藤悠輔さん）。所要30分程度です。
必ず R を先に，RStudio を後にインストールしてください。別々のソフトです。
できなくても構いません。 途中で止まった場合は，どこで止まったか（エラーメッセージの文面やスクリーンショット）を 持ってきてください。次回，一緒に解決します。
うまくいかなかったからといって次回を欠席しないでください。 欠席されるのが一番困ります。詰まっている人がいることを前提に進めます。
授業の進め方や，扱う題材を決めるときの参考にします。所要3〜4分です。
→ https://forms.gle/GcphkzvNUVMVUQkw6
上の1を試したあとで答えてください。インストールがどこまで進んだかもお聞きします。
このアンケートは「授業への参加姿勢（10%）」の一部として，提出したかどうかだけを記録します。 回答の内容で成績を評価することはありません。安心して正直に書いてください。
可能であれば Chapter 0（Rの導入）に目を通しておくと，次回の理解が深まります。
PCの機種や設定の都合で，どうしてもインストールできないことがあります。 その場合は，ブラウザの中でRStudioが動く Posit Cloud（無料アカウント）を使って 授業に参加できます。使い方は次回案内します。
環境の準備でつまずいても，受講を続けられるようにします。