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mselab:2016:stat:week1 [2017/10/31 12:26] – watalu | mselab:2016:stat:week1 [2017/10/31 12:30] (現在) – watalu | ||
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このような考えの進め方にPPDACが適しているので、この実験はこれに基づいて設計した。他にも科学的探求の方法、と呼ばれるアプローチ(サイクル、取り組み方、進め方、ステップなど)は様々あるので、興味のある人は調べてみるといい。 | このような考えの進め方にPPDACが適しているので、この実験はこれに基づいて設計した。他にも科学的探求の方法、と呼ばれるアプローチ(サイクル、取り組み方、進め方、ステップなど)は様々あるので、興味のある人は調べてみるといい。 | ||
- | === 今年度のデータ === | + | |
+ | ==== 本題 ==== | ||
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+ | ここからは、今週の実験手順の説明。実験はペアで行ってもらいます。最初の週に隣同士に座った2人ずつ。 | ||
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+ | - パソコンは1人1台使ってください。 | ||
+ | - 作業は1人のパソコンでやっても、2人で同時にやっても構いませんが、相談しながらやってください。 | ||
+ | - 作業内容は分担しても、同時に同じことをやりながら進めても構いませんが、相談しながらやってください。 | ||
+ | - 帰るときには、ペアで同じ状態(同じプログラム、同じグラフ、同じ表)を持ち帰ってください。 | ||
+ | - レポートは一人1通としてください。 | ||
+ | - すべての作業は自宅でもRをインストールすれば行えますので、帰宅後に追加作業を行っても構いません。それ以降の結果をレポート作成時に共有するか否かはお任せします。でも次の週には共有してください。 | ||
+ | - 考察は相談しても一人ずつでも構いません。 | ||
+ | |||
+ | === 最低限の準備 === | ||
+ | |||
+ | [[http:// | ||
+ | |||
+ | - [[data: | ||
+ | - 必要に応じて、追加パッケージもインストールしてみる。例えば< | ||
+ | Sys.setenv(" | ||
+ | install.packages(c(" | ||
+ | </ | ||
+ | library(Rcmdr) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | === 最初のステップ === | ||
+ | |||
+ | データを分析・解析・マイニング・サイエンスする、あらゆる場合に、データに触れる前に、おおよその中身についての思いを巡らす。データの全体像を大まかに入れる箱を、まずは頭の中に用意する、とも言える。心の準備とも言えるが、この段階をきちんと経ないと、ビジョンやイメージを持てなくて、容易に迷子になる。 | ||
+ | |||
+ | その次は、パートナーと[[data: | ||
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+ | ここでは、 | ||
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+ | - 親和図法の結果としての図が1枚。 | ||
+ | - 連関図法の結果としての図が1枚。 | ||
+ | |||
+ | の合わせて2枚の図が成果物となる。 | ||
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+ | === 続いてRの入門 === | ||
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+ | [[mselab: | ||
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+ | ここまでが準備 | ||
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+ | ==== 実際の実験取り組み ==== | ||
+ | === 事前解析としての変数の理解 | ||
[[data: | [[data: | ||
- | === 問題の確認 (PPDACのPとP) | + | ここでの成果物は、変数の分類表、あるいは特性要因図、あるいは親和図と連関図の2つ、のいずれか。データを解析する前に、変数一覧を眺めて検討することが大事。 |
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+ | == 問題の確認 (PPDACのPとP) == | ||
今年はデータに触れる前に、まずは実験のペア同士で[[data: | 今年はデータに触れる前に、まずは実験のペア同士で[[data: | ||
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* [[http:// | * [[http:// | ||
- | === 現状の把握 (PPDACのD) | + | == 現状の把握 (PPDACのD) == |
まずはデータの変数一覧を眺めて相談しながら、V86とどの変数が関係ありそうか、どの変数が関係なさそうか、をExcelなどに変数表をコピーして、表を作って整理する。 | まずはデータの変数一覧を眺めて相談しながら、V86とどの変数が関係ありそうか、どの変数が関係なさそうか、をExcelなどに変数表をコピーして、表を作って整理する。 | ||
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あるいは、特性要因図を作ってもいい。魚の頭がV86。 | あるいは、特性要因図を作ってもいい。魚の頭がV86。 | ||
- | === QC7つ道具 (手法の説明のみ) | + | == QC7つ道具 (手法の説明のみ) == |
前置きが長くなったが、今回はQC7つ道具の幾つかを用いて、データを解析してもらう。 | 前置きが長くなったが、今回はQC7つ道具の幾つかを用いて、データを解析してもらう。 | ||
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から、現状把握と解析でQC7つ道具を精力的に用いることになる。 | から、現状把握と解析でQC7つ道具を精力的に用いることになる。 | ||
- | ==== 本題 ==== | ||
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- | ここからは、今週の実験手順の説明。実験はペアで行ってもらいます。最初の週に隣同士に座った2人ずつ。 | ||
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- | - パソコンは1人1台使ってください。 | ||
- | - 作業は1人のパソコンでやっても、2人で同時にやっても構いませんが、相談しながらやってください。 | ||
- | - 作業内容は分担しても、同時に同じことをやりながら進めても構いませんが、相談しながらやってください。 | ||
- | - 帰るときには、ペアで同じ状態(同じプログラム、同じグラフ、同じ表)を持ち帰ってください。 | ||
- | - レポートは一人1通としてください。 | ||
- | - すべての作業は自宅でもRをインストールすれば行えますので、帰宅後に追加作業を行っても構いません。それ以降の結果をレポート作成時に共有するか否かはお任せします。でも次の週には共有してください。 | ||
- | - 考察は相談しても一人ずつでも構いません。 | ||
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- | === 最低限の準備 === | ||
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- | [[http:// | ||
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- | - [[data: | ||
- | - 必要に応じて、追加パッケージもインストールしてみる。例えば< | ||
- | Sys.setenv(" | ||
- | install.packages(c(" | ||
- | </ | ||
- | library(Rcmdr) | ||
- | </ | ||
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- | === 最初のステップ === | ||
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- | データを分析・解析・マイニング・サイエンスする、あらゆる場合に、データに触れる前に、おおよその中身についての思いを巡らす。データの全体像を大まかに入れる箱を、まずは頭の中に用意する、とも言える。心の準備とも言えるが、この段階をきちんと経ないと、ビジョンやイメージを持てなくて、容易に迷子になる。 | ||
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- | その次は、パートナーと[[data: | ||
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- | ここでは、 | ||
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- | - 親和図法の結果としての図が1枚。 | ||
- | - 連関図法の結果としての図が1枚。 | ||
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- | の合わせて2枚の図が成果物となる。 | ||
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- | === 続いてRの入門 === | ||
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- | [[mselab: | ||
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- | === 以下の流れ (手作業編) === | ||
- | 上のメモを見ながら、ネットでも調べながら、自分で頑張る。今週はたぶん、それで十分。 | + | === EZR(Rコマンダー)を用いたデータの要約 === |
- | === 以下の流れ | + | ここでの成果物は、ヒストグラム、箱ひげ図、分割表(クロス集計)、散布図など。 |
Rコマンダーを使うなら、下記のURLがとても参考になる。 | Rコマンダーを使うなら、下記のURLがとても参考になる。 | ||
行 148: | 行 153: | ||
|数値による要約|Rコマンダー入門 第3節(p.15)| | |数値による要約|Rコマンダー入門 第3節(p.15)| | ||
- | === RかRコマンダーを用いて行うこと | + | == RかRコマンダーを用いて行うこと |
- 連関図法の結果のデータからの確認。 | - 連関図法の結果のデータからの確認。 |