Rで心理統計を学ぶこと2ヶ月ほど。ようやく入口に立てたような気がする。

2024-12-13

ここ2ヶ月ほど「R」で「心理統計」をテーマに学習していて、だんだん「そういうことか！」と理解できることが増えてきた。

書籍で学習。実際にコードを書きながら

主には書籍を参考にして、そこに掲載されているコードを写経して実行する、というのをチマチマと進めているんだけど、これが私にはいい学習方法な感じがする。

「Rでらくらく心理統計 RStudio徹底活用」とか・・・

「Rによる心理・調査データ解析 第2版」とか・・・

これらの本では、具体的なデータとコードを使い、実際に例題を解析しながら学んでいけるようになっている。

数式から学ぶよりも、実際にコードを書いて、実行結果を読み込むという実践形式で学ぶのが私には性に合っているようだ。

そうやって実際にデータ解析をしつつ、理論を学んでいけている感じ。

重回帰分析や因子分析など、なんとなくわかってきた気がする。

心理統計を学ぶ上で感じている3つの疑問

心理学で使う統計解析を学ぶにあたって、私の場合は大体、次の3つが主要な疑問点な感じがしている。

1. こういうときはどうする？
2. これはどういう意味？
3. なぜそうするの？

まずは「2つのサンプルの比較」なら「t検定」といった、「こういうときはどうする？」をやってみるわけだ。

すると、分析結果が出てくる。

Rで分析すると色々な表や数値が出てくるから、それらを読み解こうとする (=「これはどういう意味？」)。

この2点をこなしていくことで、だいぶ理解できることが増えてきた気がする。

そして、ここまでできたら心理学の論文で使われている分析結果がちょっとずつ読めるようになってくるのだ。

「プロマックス回転」だの「バリマックス回転」だの、なにそれ？回転？何を回すの？スキーの大回転ならレースに出たことあるで？とか思っていたのがほんの数日前の話だ。

もちろん、完全に理解したとは言えないが、概念とか、雰囲気とか、何をやろうとしているのかとか、そういうものがうっすらとでも掴めてくるだけで全然違う。

こういうのを経て、「なぜそうするの？」に突撃したらよいのだと思う。

最初から「なぜそうするの？」を考えているとまるで先に進まないので、まずは「そういうもの」だと思って、お作法どおりにやってみるのがいいと思う。

体当たりでやってきたことで、統計学の用語や概念がわかってきたら、今度は個別にそれぞれ調べることができるようになってくる。

回帰分析って何よ？とか思うようになって、更に理論を学んでいけば、そのうち「なぜそうするの？」も見えてくるのだろう。

おわりに

統計学に基づいた分析方法なんて、どこまで学んでも切りが無いくらい広い領域なんだろうけど、それでもようやく、入口くらいには立てた感じがしている。

心理学の研究で、どのように統計学を使っているのか、ちょっとずつではあるが、「そういうことか！」と思えるものが増えているのを実感していて、かなり楽しくなってきた。

肝心の研究も進めなければならないのだけれど、今はマイブームに乗って統計学をできるだけ学んでおくことも大事だろう。

できれば今月中くらいはこのビッグウェーブが続いてくれるといいなぁ。