LET Chubu / LET2011 Wiki

LET2011 Wiki Rによる教育データ分析入門のソース

Rによる教育データ分析入門のソース

差分を表示
Rによる教育データ分析入門へ行く。

*Rによる教育データ分析入門 [#r19da1a2]
**講師 [#a7f23fb6]
-小林 雄一郎（大阪大学大学院／日本学術振興会）
-Website：[[http://www.geocities.jp/langstat/:http://www.geocities.jp/langstat/]]
-[[Osaka.R:https://sites.google.com/site/osakarwiki/]]（関西地区のRユーザー会）の運営委員
-[[slideshare:http://www.slideshare.net/langstat/presentations]]で、R関連、統計関連、テキストマイニング関連の資料を公開中


**時間・会場 [#l0e6f1ed]
-時間：13:30-16:40&font(Red){（注意：2コマ連続でのみ受講できます）};
-会場：名古屋学院大学名古屋キャンパス・&font(Red){日比野学舎};
-教室：&font(Red){第１会場 402教室};

**概要 [#lca31ecc]
-このワークショップは、&font(Red){大量の成績データを短時間で処理したい先生方向け};です。
-&font(Red){Rというフリーの統計解析ソフトウェア};を用いて、数十クラス、数百人の成績データからクラスごとの傾向、学部ごとの傾向、男女ごとの傾向、教員ごとの傾向といった有益な情報を抽出して視覚化（ヒストグラム、箱ひげ図、散布図など）し、統計処理（記述統計、相関係数、単回帰、t検定など）を行う方法を学びます。
-統計やプログラミングに関する&font(Red){事前知識はほぼ不要};です。

-今のところ、以下のような流れを想定しています（当日までに変更する可能性もあります）。

--統計処理言語R（講義）
--Rを使った成績データの視覚化（実習）
---インストール方法、基本操作
---データの読み込み
---統計処理（記述統計）
---グラフ作成（ヒストグラム、箱ひげ図）
--Rを使った成績データの統計処理（実習）
---グラフ作成（散布図）
---統計処理（回帰、相関、検定）
--Rを使った成績データの多変量解析（デモ）
---因子分析
---クラスター分析
--Rを学ぶための参考文献とウェブサイト

**定員 [#ib6ad6a9]
-30名

**&font(Red){資料}; [#d6658837]
-&font(Red){当日のワークショップで使用するスライド、サンプルデータ、スクリプトです。};
-&font(Red){zipファイルには簡単なパスワードをかけていますが、事前にダウンロードしてUSBメモリースティックなどでファイルをご持参頂けると、当日の作業がスムーズです。};
-（注意）このワークショップではWindows環境での操作を主に想定していますが、下記資料をMacからダウンロードされる場合は、「このアプリケーションで開く」でStufflt Expanderなどを指定してください。また、Mac環境では、まれにExcelのファイル名が文字化けすることがあります（ファイルの中身は文字化けしないはずです）。
-&ref(LET2011_WS.zip);




----
-[[ワークショップ参加希望の方へ]]
-[[LET2011]]

Rによる教育データ分析入門のバックアップソース(No. All)
- 現: 2011-07-30 (土) 12:13:03 kobayasi

Counter: 77406, today: 89, yesterday: 61

by kobayasi

LET Chubu / LET2011 Wiki

Rによる教育データ分析入門 のソース

Rによる教育データ分析入門のソース