このページは、演習で活用した前処理に必要なRのTIPS（技）をまとめました。分析のワークフローに沿って、各ステップの「目的」と「コピーして使えるコード」を紹介しています。演習で使った資料を参考に生成AIの助けを得ながら公 […]

SSDSEは使いやすいようで使いにくい。どうデータセットの中で何かを分析する場合には、扱いやすいが、どの変数もあまり関心を集めない。変数名が丁寧な日本語なので、一つづつ真面目にRenameしないといけない。せめてローマ字 […]

社会調査で得られる生データは、料理で言えば「土が付いたままの野菜」や「まだ活きている魚」のようなものです。これをそのまま調理（分析）しようとするのは、あまりに乱暴で、美味しくない（正しくない）結果に繋がってしまいます。 […]

入力されたデータを眺めていても、解釈が難しいことがあります。こんな時、①先行研究などで示されている「カットオフ値」を使ったり、②自分で考えた任意の基準でグループ分けしたりすることで、解釈しやすいカテゴリ変数（例：「ハイリ […]

大切な自分のデータセットを扱うためにAIを使って下調べをするのは有用です。まずは、AIに以下のようにお願いして、Mockデータを作ってもらってください。 RやPythonで使える、以下の条件を満たす欠損値なしのシミュレー […]

naiman_c3 <- naiman_c2 %>% mutate(across(　　　 starts_with(“q4s”), 　　　~ 11 – .x )) このコード […]

生データをそのままデータ分析できることは稀です。特に授業で扱う社会調査結果では、アンケートの回答がズレていたり、複数の質問項目を組み合わせて新しい「尺度」を作る必要があったりと、何らかの「前処理」が欠かせません。 前処理 […]

ExcelデータをRに読み込んだら最初にすること RにExcelデータを読み込んだら、まずはデータの中身をざっくり確認しましょう。glimpse(オブジェクト名) を使うと、変数名・データ型・一部の値などが一覧で表示され […]

授業で受けとったファイル（データセット）をRで読み込む方法を説明します。 データ分析を始めるための最初のステップは、分析対象のファイル（データセット）をRStudioに読み込むことです。ここでは、初心者でも直感的に操作で […]

RStudioの画面 Rプロジェクトの作成 RStudioには「プロジェクト」という強力な機能があります。これは、データ分析に必要な全てのファイル（スクリプト、データ、結果など）を一つの専用フォルダにまとめて管理する仕組 […]