言語統計処理a
はじめに

この資料を作成者に無断で配布することは厳禁です。
担当者
- 寺井雅人
- 所属:名古屋学院大学 外国語学部
- Website: (googlesite)
- より詳しい情報はWebsiteをご覧ください。
講義概要
この資料は、名古屋大学大学院人文学研究科で開講されている言語統計処理a(春学期)で使用する資料です。私はこの講義を昨年2025度から担当しています(2025年度の資料はこちら)。この講義資料の内容は予告なく更新される可能性があります。
この講義では、15回の講義終了時に,受講者が以下の知識・能力を身につけていることを目標としています。
統計処理の手続きに関する知識
分析結果を適切に解釈し、説明する能力
プログラム言語(R)を用いた統計処理能力
統計理論の数学・概念的知識
注
Rがインストールされているパソコンを毎回の講義で必ず持参してください。
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。
講義スケジュール
- Week 1:Rおよび開発環境のインストール、Quarto
- 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):概要
- 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
講義資料
https://github.com/masato-terai/statslec_quarto/へアクセスすると、この講義資料のGitHubレポジトリにジャンプします。左上のGitHubのロゴをクリックしてもOKです。このレポジトリ全体のファイルをダウンロードすることも可能です。[<> Code]の下三角をクリックし、[Download ZIP]を選択してください。
特に重要なファイルは以下です。
.qmdがそれぞれの章のソースコードです。renvフォルダは、パッケージの情報を格納しています。renv::restore()で寺井の環境を再現できます。詳しくはrenvパッケージの説明をご覧ください。sample_dataフォルダは、この講義で使用する模擬データを格納しています。講義中にここからダウンロードするように指示を出します。
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)
質問に関して
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。回答する質問は本講義に関するものだけです。
- 共同研究者としてプロジェクトに加えてくださっている方々や、お金を払って相談を依頼してくださる方々がいます。
質問はTACT上でお願いします。1日経っても返信がない場合は、メールアドレスに連絡していただければ幸いです。