Week 1: Rおよび開発環境のインストール、Quarto

Published

March 23, 2026

Modified

2026-03-25 11:21:50

「統計処理」とは

量的研究、質的研究

本講義のタイトルにある「統計処理」は、研究の目的などに応じて得られたデータをまとめたり、可視化したり解析する行為を指す。言語に関する研究の手法は大きく分けて以下の2つがある。
1. 量的研究（ quantitative research ）
- 数量を用いて分析。
  - ある現象を数え上げて要約する。
- 仮説検証型
1. 質的研究（ qualitative research ）
- 数量化せずに分析。
- 仮説生成型

Important

「量的 = 一般化、質的 = 一般化をしない」という区別には注意が必要です。量的な研究でも、今週以降に説明するサンプリングにバイアスがある場合、「一般化」には制限がかかる場合があります。 - 寺沢先生の一連のXのポストが参考になります：https://x.com/tera_sawa/status/1970336158015279561

　寺井は量的な研究しか経験がないため、本講義では量的な研究を行うことを念頭に統計処理の方法について講義を行う。しかし、それらが質的研究と全く関連がないわけではない（もし質的な研究に関心がある受講生の方がいたら、関連すると思う点を教えてください）。

量的研究では数量を扱うため、統計手法を用いて分析を行うことが多い。よって、量的研究を行う場合、統計に関する知識が必要不可欠。
データ収集の前に分析手法をある程度決めておく必要がある（Garbage in, garbage out. ）。使用する統計手法だけでなく、以下のことも十分に考えておくことが必要。
- どんなデータが必要？(What)
- どのようにデータを取ればいい？ (How)
- どれくらいのデータが必要？ (How many)
- 誰に対してデータを取る？(Who)

Rとは

Rはプログラム言語の一種で、統計解析向けの言語。統計解析以外にもWebアプリを作ったり資料を作成したりすることも可能（この資料もRを使って作成しています）。Rは無料でインストール・使用することができる。
- そのほかのプログラミング言語の例：Python、Java、C#、JavaScript、C++
R言語をこの講義で扱う理由として、
1. Rは統計処理に特化している言語
2. 言語研究ではRを使う研究者が多い
3. プログラミング初心者に優しい
Rに初めから備わっている機能だけで分析を行うことができる。しかし、世界中のRユーザーが開発した機能（パッケージ）を無料でインストールすることができる。これにより、最新の様々な分析を無料で行うことができる。
- 欠点として、パッケージはその都度アップデートが行われるため注意が必要である（アップデートにより以前と同じように動かないということも起こりうるため）。
- Rもアップデートは行われる。
- RをiPhone本体、パッケージをXやInstagramなどのアプリとイメージするとよい。
ExcelやSPSSなどコードを書かなくても統計解析を行うことができるソフトウェアは多い。しかし、ソフトウェアは無料のものばかりではなく、また実行したい分析を機能として持っていない可能性がある。近年では生成AIなどによって、プログラミングのハードルが以前よりも低くなったと考えられる。ソフトウェアで実行するよりも、プログラミング言語を駆使して分析を行う方が、統計以外のパソコンに関する知識獲得にもつながる。最初は「二階から目薬」のような気持ちになるかもしれないが、根気強く、授業者、友人、先輩、そしてAIに頼りながら取り組んでほしい。

Important

Rのインストールの前に、拡張子が見える設定に変更しましょう。

Rのインストール

Note

Windowsを使用している人で、Documents（ドキュメント）のパスにOne Driveが関係している人は教えてください。

Rの公式サイトにアクセス（ https://www.r-project.org/ ）
CRANをクリック
Japanのリンクをクリック（Yamagata University）
自分のパソコンのOSを選択
“install R for the first time”をクリック。全部NextでOK!

インストールが完了したら、Rを立ち上げて以下のコードを入力一行ずつ入力して遊んでみる。Enterを押すと命令が実行される。

20 + 1

[1] 21

20 - 1

[1] 19

3 * 4

[1] 12

4 / 2

[1] 2

2 ^ 2

[1] 4

Positronとは

Rだけでも統計分析は可能だが、Rだけでは難しい。そこで、Rでの解析をサポートするする統合開発環境の中でRを使用する。
- 統合開発環境：コードの執筆や、実行結果の確認を一つの画面で確認できるようにする、様々なツールの集合。
注意点として、統合開発環境だけでは分析ができず、Rのインストールも必ず行う必要がある。

「RStudioでもいいですか？」

はい。RStudioを使用してもOKです。RStudioは、Positronよりも長い歴史のある統合開発環境です。どちらも同じ会社（Posit社）が開発をしていて、PositronよりもRとの相性は良いです（Rに特化して作られている）。Rとの相性が良いことは、他の言語との相性が悪いという欠点もあります。Rを使うときはRStudio、Pythonを使うときはVisual Studio Codeといったように言語に応じて統合開発環境を変えないと不便なことがあったりします。プログラミング言語を学習し始めた方にとって、いきなりバイリンガルになれとは言いません。しかし、将来プログラミングに関する仕事や作業効率化などに興味がある方は特に、複数の言語を扱うことが必要とされます。Positronは多言語の統合開発環境であり、RとPythonを併用できます。また、RStudioよりもデータ分析に特化した機能を持っており、次世代の統合開発環境として注目されています。Rに特化した統合開発環境で学習してもらうと、他の言語への学習の意欲を奪うのではないかと考え2026年度からPositronに切り替えました。詳しい二つの比較は以下のスライドを参考にしてみてください。

寺井（2025）「Positron入門 Rユーザーのための次世代IDE」初心者ワークショップ@Sapporo.R

Positronのインストール

Posit社のサイトへ行く（ https://positron.posit.co/download.html ）
agreementに☑をいれる
Windowsなら “x64(user level install)”、Mcなら “arm64”

Positronを開く

Positronの機能

Activity Bar：ファイル、Git、拡張機能、AIアシストなどを表示
Primary Side Bar：Activity Barの詳細。Activity Barで選んだものによって内容が異なる。
Editor：コードを記述する
Panel：コンソール（R本体）、ターミナルなどが表示される
Secondary Side Bar：作成した図などが表示される

Positronのカスタマイズ

テーマの変更：左下の⚙をクリック → [Themes] → [Color Theme]
- 背景が白だと個人的に目が疲れます
フォントの大きさの変更：左下の⚙をクリック → [Settings] → [Text Editor] → [Font Size]

この講義専用のフォルダ📁を作成する

One DriveやGoogle Driveなどの自動同期以外の場所に作成するのがおすすめです。One DriveではないのであればDocumentsでもOKです。
この講義の数少ないお約束として、この講義に関連するファイルはすべて今から作成するフォルダの中に入れてください。フォルダの中で「Week1」や「material」など小分けにするのは良いです。
- フォルダの名前やファイル名には日本語は入れないでください（特にフォルダ名）。
おすすめの場所第一位は、C:\Users\あなたのPCの名前です。C:\Users\あなたのPCの名前\Documentsでもいいです。このPathの中にOneDriveという文字が入っていてはいけません（おすすめしません）。
場所を決めたら、好きなフォルダ名をつけて作成してください。短い名前のほうがおすすめです（stats_2026など）。

重要なコンピュータ用語

Rでの分析で頻出するエラーは、No such directoryです。Rでの分析では、ExcelやCSVファイルを読み込んで作業します。「読み込め！」とRに命令した際に、「見つからない( ；∀；)」というRの嘆きです。ディレクトリ📁（≒フォルダ）とは、場所のことです。Rはどこかのディレクトリいます。しかし、自分のいない部屋の情報はわかりません。読み込みたいファイルがある場合、Rがどこにいるかを確認し、読み込みたいファイルの場所を命令してあげる必要があります。このことからこの講義で配布するデータなどはすべて同じ部屋に入れておくとよいです。

Quarto入門

Rの出力結果を文字や写真などと一緒に出力できるもの（Word + Rみたいなもの）。
- 分析レポートを作成できる
次世代のR Markdownです
[New] -> [New File….] -> [Quarto Document]
【パーツ１】YAML（YAML　Ain’t Markup Language）ヘッダー：文章全体の体裁や情報を操作する
- タイトル、サブタイトル
- 作成者
- 作成した日時、更新日時も設定可能
- どのような形式で作成するか

Warning

YAMLヘッダーは、RでもMarkdownでもないプログラム言語で記述

【パーツ２】コードチャンク：Rのコードを記述するところ
【パーツ３】ドキュメントチャンク：Markdownと呼ばれるプログラム言語で記述するところ
- 見出し、表、箇条書き、強調、斜体など、Wordのリボン部分にある機能をMarkdownで書く

Previewを押して出力！

初期設定はHTMLファイル出力

ドキュメントチャンク：Markdown記法

覚えるのはマストではない。その都度調べてよく使うものを覚えていく

Markdownなら生成AIはほぼ完ぺきに正解を教えてくれる
必要最低限で覚えておくとよい記法
- 見出し → これはマスト！
  - #の数で指定。文字との間を半角あけるのを忘れない。
- 箇条書き
  - *, +, -のいずれかを入れる。文字との間を半角あけるのを忘れない。
  - 半角スペースを2つ前（もしくはtab）に入れると、レベル２を作れる。さらに2ついれると、、、
- 強調
  - *で挟むと斜体
  - **で挟むとBold体
  - ***で挟むとどうなるでしょう

Let’s 実践

以下の文章をQuartoで入力、Previewしてください。

# 名古屋飯といえば

## ひつまぶし：*Hitsumabushi*

おすすめは以下のお店です。

- **ひつまぶし花岡**
  - 場所：栄

コードチャンクの挿入

ショートカットキーが便利：[Ctrl] + [Alt] + [I]（Windows）、[Command] + [Option] + [I]（Mac）
このコードの中はR。Rで使う関数などを自由に指定できる
以下のチャンク内でないと、動かない = Rの命令として実行してもらえない

```{r}
```

dat <- c(1, 4, 6)

mean(dat)

[1] 3.666667

plot(dat)

Let’s 実践

以下をドキュメントチャンクとコードチャンクを使って再現してください。

食費の合計

以下は、旅行で使った食費の合計である。
- 注! hitsuはひつまぶし、misoは味噌カツを表す。

hitsu <- 1300 * 2

miso <- 1000 * 2

total <- sum(hitsu, miso)

答え合わせ

はいりません

## 食費の合計
- 以下は、名古屋旅行で使った食費の合計である。

  - **注!** *hitsu*はひつまぶし、*miso*は味噌カツを表す

\```{r}
hitsu <- 1300 * 2

miso <- 1000 * 2

total <- sum(hitsu, miso)
\```

作成したQuartoファイルは名前を付けて保存しましょう。
再度以下の点を確認してください
- 先ほど作成したフォルダの中にいれる
- 英数字のみにする

次週までの課題

課題内容

本講義の内容に関する簡単な小テストを行います。配布した資料を見返しておいてください。
自己紹介の文をQuartoで作成し、出力したHTMLファイルをTACTへ提出してください。以下の2項目を必ず入れてください。クラスメートと公開してもいい情報だけを入れてください！
名前、出身、研究科、自分の研究したいことを二文くらいでまとめる。
- レベル分け、箇条書き、強調（e.g., 下線、太字、イタリック）
締め切りは今週の木曜日まで

Note

質問等はTACTにお願いします。

参考文献

📚竹内・水本（編著）（2023）『外国語教育研究ハンドブック【増補版】―研究手法のより良い理解のために』松柏社
📚松村・湯谷・紀ノ定・前田（2021）『改訂2版 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』技術評論社
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