Rによるやさしい統計学 みんなのレビュー

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統計についてのある程度基礎知識がある人におすすめ。
統計の知識を踏まえ、Rではどうすれば計算が出来るのか、そして結果の見方をわかりやすく解説している。
練習問題もついています。
ぐぐってもいまいち使い方がわからない！という人は必携。

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初学者は分散分析の理屈はこの書籍ではおそらく知ることはできないので他書が必要だと思う。対応あり／対応なしともに多重比較法としてTukey法で進めており，「対応ありではTukey法は不適である」という昨今の観点は含まれていない。

semの記述に古いものが使われていたりして，semについても他書が必要だと思うが，全体的には統計そのものにあまり深入りせずに，Rへの敷居を低くできている良い本だと思う。第18章は理論的な説明はないので，この本の初級的レベルからは離れている印象。

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心理系の人が書いている本なので少し要求とベクトルがずれているかと知れんと感じつつ、基本的なデータセットの扱いとか文法の把握にはなかなかに役立ったなぁと今更ながら思う。直接教わった事以外では、これで学んだことが一番頭に残っているやも知れないですね。統計初学者にはオススメする本の一つです。

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大学の研究のデータをまとめるにあたって統計学をしっかり学ぶ必要が出てきました。
エクセルでもよいのですが、様々な統計処理を行うにはRの方がよいので学ぶことにしました。

(また将来の仕事でも統計処理などは頻繁に行うので意を決して学び始めました。)

Rのいいところは無料であるところです。
統計ソフトなどは数十万してしまうので個人で用意するのは難しです。
Rならどこでも使うことができます。エクセルよりも簡単に様々なデータ処理ができるのもメリットです。

プログラムのように指令を入力する必要があるのですが慣れると早い上、エクセルよりも簡単に統計計算ができるようです。

統計学というと数学の理論書のイメージがありますが、理論を学びながら実際のデータを扱うことが統計の威力を理解するのには必要だなと思います。
ちなみにもっとも実践的な数学とはと言われたらそれは統計学だと思います。

例えばマーケティングの仕事をしている人は商品Aを買う人と商品Bを買う人は共通している傾向があるのかどうかを確かめにのに統計は使えます。

もしくは誰もになじみのあるものが偏差値！
いったいどう意味があるのか分かっている人はどれくらいいるのでしょうか？意味も分からずに俺ってダメだ～なんんて落ち込んで自分の人生に限界を設ける人がいるとしたらこれは不幸ですね。たかがバラつきで人生決められてためるかっていうくらいてないとだめですよね。

対象に文科系の学生とありましたが理系の僕は結構苦戦しながら少しずつ進めています。

追記
本日150ページまで読み進めたのですが、t検定があっという間にできました。エクセルより断然便利であることが分かりました。

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プログラムを仕事にしているとはいっても、Rのコマンドは慣れない(というより全く知らなかった)ので、この本を読みながら少しずつ勉強しています。

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こんな世界があるのかと，小さな感動を覚えました．
統計学ってハマりこんだらたいへんそうだ．
しかしRというのはフリーソフトだからすごいよね．
この本はわかりやすいし演習もたくさんあるし，例題にソフトバンクホークスを使ってるしｗ，私はとても気に入っています．

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統計学とRを同時に学ぶために、2014年7月13日から勉強開始した。
副読本は、「統計学入門（東京大学出版）」

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「やさしい」と銘打っているが、かなり本格的なところまで説明してくれる本。Rについては入門の意味も多分にある。おそらく、今後、研究で一番お世話になりそうな本。内容、構成がしっかりしている。

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Rの基本的な使い方と同時に、統計の基本的な知識も学べる。Rの利用に際して、この本一冊でかなりの部分を補うことができた。もしRに関する本で選ぶのに迷っているようであれば、先ずこれを。

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まだ読み進めている最中ですが、非常に分かりやすく統計＆R言語を学習できる良書だと感じました。

通常、例えば標本分散が母分散の不偏推定量にならないことは
ちょっと面倒な数式の展開を行わなければなりませんが、
R言語を使って計算することで、それを直感的に理解できるようになっています。

この本を読んでいて、「何でこうなるんだろう？」と理論的な点が気になった場合は、
例えば東京大学出版会の「統計学入門」のような本で補完しながら読み進めて行けば良いかと思います。

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年明けからちょこちょこ読んでたのがようやく終了。統計学やらビッグデータやらがバズって花盛りなのに遅れじとばかりに（統計で処理できるんならビッグデータいらんのと違うの？なんで同時に流行ってるの？という素朴な疑問はさておき）。
統計学の本としても、Rの本としても、とてもわかりやすくて初心者でも挫折せずについていける。具体的なデータを使ってRをいじりながら進めるので、実際のやりかたをイメージしやすい。読み終わるころには、しばらくRで遊べるくらいにはなれる。こういうものがタダで使えるてすごい世の中です。
しかし、これで統計が身についたとはとても言えないので、これからどう統計の技術を習得していくべきかっていうのはなかなかに悩ましい。

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Rと統計学の入門書。統計をおさらいしながら、Rの操作に慣れるにはちょうど良い一冊ではないだろうか。

難点はRのコード例が日本語変数などになっており、理解の助けにはなるかもしれないが、演習する際には甚だやりにくい点。

統計学の基本が押さえられている人であれば、後半のデータの生成や因子分析などの賞を中心に読み進めると良いと思う。

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タイトル通り、統計学を非常にやさしくあつかっています。変にぼやかした表現などもないので、統計学の入り口をRで学びたい方向けです。
内容として充実しているのは、確率、統計的検定、Rの基本操作などでしょうか。

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Rの操作入門＆（心理学研究で使う）統計の復習のために，Rを実際に立ち上げてテキスト内のプログラムを全部自分で書いて実行しながら読み進めていったら，まあ，良い教科書になること！
ただし，これだけだとやっぱり自分の手持ちのデータのハンドリングとか実際の分析をするには足りないので，次は『Rによる心理学研究法入門』に進もうか，それとも本書20章と関連の深い『心理学のためのサンプルサイズ設計入門』を先にさらうか……どっちにしようかな（最終的にはどっちも読むつもりだけど）。