Chapter 1 About

 この資料は、名古屋大学大学院人文学研究科の学生を対象に開講されている言語統計処理(春学期)で使用する資料です。配布する際は、事前に作成者の寺井雅人まで連絡してください(Website)。
 この講義を担当するのは今年(2025年度)が初めてのため、内容は予告なく更新される可能性があります。各講義が実施されるまでは、すべての教材は準備段階のものと見なしてください。そのため、一部に整理されていない箇所があるかもしれません。このページの最終更新日(Last update(JST):)を確認するようにしてください。

1.1 講義概要

 この授業では,受講者が15回の授業終了時に,以下の知識・能力を身につけていることを目標とする。

  1. 統計処理の手続きに関する知識

  2. 分析結果を適切に解釈し、説明する能力

  3. プログラム言語(R)を用いた統計処理能力

  4. 統計理論の数学・概念的知識

  • 毎回の講義で必ずRStudioがインストールされているパソコンを持参してください。

  • 講義内容、講義スケジュールは講義の進度等によって変更する可能性があります。

1.2 講義スケジュール

  • Week 1:オリエンテーション、R(Studio)のインストールと操作、R Markdown
  • Week 2:要約統計量
  • Week 3:推測統計学
  • Week 4:統計的検定の論理と t検定
  • Week 5:相関分析
  • Week 6:単回帰分析
  • Week 7:重回帰分析(1)
  • Week 8:重回帰分析(2): コーディングの変更
  • Week 9:重回帰分析(3): 交互作用の解釈
  • Week 10:一般化線形モデル:ロジスティック回帰分析
  • Week 11:階層モデル
  • Week 12:効果量と検定力分析
  • Week 13:ノンパラメトリック検定
  • Week 14:tidyverseパッケージによるデータの加工と可視化
  • Week 15:言語研究とオープンサイエンス

1.3 成績評価について

  • 小テスト(20%)、演習課題(40%)、レポート試験(40%)
    • 上記の各評価100点満点に換算し、それらを合計した得点が60点以上を合格とする。A+(100-95)、A(94-80)、B(79-70)、C(69-65)、C-(64-60)、F(59-0)

1.4 留意事項

  • 質問は講義内容に関する質問への回答を優先します。取り組んでいる学位論文やその他プロジェクトへの質問への回答は原則お答えしません。