Rで統計学を学ぶ方法(コーディング)

データサイエンス

統計学はデータサイエンスの基盤になっています

以下は、ネットから収集したデータサイエンスの定義です

データサイエンスは「データを扱うための学問」で、統計学と情報学との融合分野です。情報=データなので、従来の情報学を言い換えたものと捉えられるかもしれません。確かにそういう面もありますが、「従来の情報学」と「データサイエンス」の区別をすると、そこに、基礎学問として統計学を有効活用しているかどうかがキーです統計学自体は、昔から国の管理運用のためにありましたが、科学として確立し始めたのは今から100年少し前くらいです。その後IT技術が発達し、統計学の考え方も重要になってきた時代背景があり、情報学と統計学が融合し「データサイエンス」になったという理解になります。

滋賀大学データサイエンス学部教授 杉本知之

基礎学問として統計学を有効活用しているかどうか・・・というところがポイント

データサイエンスとは、あらゆる分野で蓄積されている膨大な量の情報(ビッグ・データ)を収集し科学的に解析することで、問題の原因を探り、より正確な予測を行う学問です。 統計学や数学、プログラミングなどの知識を用いるだけでなく、近年ではAIを活用した研究も増えてきています。

順天堂大学

データサイエンス(英: data science、略称: DS)またはデータ科学とは、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。

Wikipedia

データサイエンスとは、データから有益な情報や知識を抽出し、理解するための科学的方法、プロセス、システム、および戦略の分野です。データサイエンスは、統計学、データ解析、機械学習などのさまざまな技術を使用して、大量のデータからパターンを見つけ出し、意味のある洞察を得ることを目指しています。この分野は、ビジネス、医療、政府、社会科学など、多くの異なる分野に応用されています。

例えば、データサイエンスの一環として、以下のような活動が行われます:

  1. データの収集と整理:さまざまなソースからデータを収集し、分析のために整理します。
  2. データの探索と分析統計学的手法を用いてデータを探索し、基本的な特徴やパターンを理解します。
  3. 機械学習の適用:予測モデルを作成し、データから複雑なパターンや関係を抽出します。
  4. データの可視化:データの洞察を視覚的に表現し、より簡単に理解できるようにします。
  5. 意思決定への応用:得られた洞察をビジネス戦略や政策決定に活用します。

データサイエンスは非常に多様な分野であり、数学やコンピュータサイエンス、ドメイン固有の知識が重要になります。数学やプログラミングの基礎を学ぶことから始めると良いでしょう。また、オンラインで利用できる多くのリソースを活用して、データサイエンスの基本を学ぶこともできます。

ChatGPT

データサイエンスの定義はまだ流動的なようですが、統計学が基盤になっているのは間違いないようです。ここでは、リハビリテーションに必要な統計学を習得するための独学方法をお伝えします。日頃の臨床業務が大変かと思いますが、仕事終わりに少しずつ実践してみてください。

R

Rは無料の統計ソフトです

以下のように医療系のトップジャーナルで使用されており、信頼性の高いソフトです


RとPythonはどちらがお勧め

ChatGPTへ質問
リハビリテーションに関する統計解析を実行する場合、RとPythonはどちらがお勧めですか?初心者に分かるように説明してください。

リハビリテーションに関する統計解析を実行する際、RとPythonのどちらを選ぶかは、あなたの具体的なニーズ、既存のスキル、および学習目標に依存します。RとPythonの特徴とお勧めのポイントを説明します。

R
  1. 専門的な統計分析向け: Rは統計分析とデータ可視化に特化した言語です。リハビリテーションの分野でよく使用される統計手法(ANOVA、回帰分析、生存分析など)に関して豊富なパッケージとリソースを提供しています。
  2. 優れたデータ可視化: Rのggplot2などのライブラリは、高度で美しいデータ可視化を容易に作成できます。複雑なグラフも比較的簡単に描くことができます。
  3. コミュニティとサポート: 統計学やデータ分析のアカデミックなコミュニティに広く使われているため、質問や問題に対するサポートが豊富にあります。
Python
  1. 汎用性と柔軟性: Pythonは汎用プログラミング言語で、統計分析だけでなく、機械学習、ウェブ開発、自動化など幅広い用途に使用できます。
  2. 初心者に優しい: Pythonは読みやすく、学びやすい言語です。プログラミングの基礎から始める場合に適しています。
  3. 広範なライブラリ: 数値計算に強いNumPyや、データフレーム操作に特化したPandas、統計分析にSciPyやStatsmodelsなど、多様なライブラリが存在します。
どちらを選ぶべきか?
  • 統計分析にフォーカスしたい場合: Rが適しています。特に統計学に特化しており、リハビリテーションの研究で必要とされる高度な統計手法のサポートが充実しています。
  • プログラミングのスキルを広範に習得したい場合: Pythonを選ぶと良いでしょう。Pythonは統計分析以外にも多くの分野で使われており、より多くの機会を提供します。

最終的に、どちらの言語もリハビリテーションの分野での統計解析に非常に有効です。ご自身の興味や将来の目標に合わせて選択することをお勧めします。また、両方の言語を学ぶことも一つの選択肢です。

ChatGPT

なんて的確な回答を返してくれるのでしょうか・・・恐るべし生成AI。これからは生成AIで勉強する時代ですね。将来的に機械学習、ウェブ開発をやりたい人はPythonが良いようです。僕の場合は臨床データを解析することが中心なのでRを使っています!!!

GUIよりcodingを学習しよう!

ChatGPTへ質問
GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)とは何ですか。分かりやすく教えてください。

GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)とは、コンピュータプログラムとユーザーとのやり取りを視覚的に表現したインターフェースのことです。これは、文字だけのインターフェース(CLI – コマンドラインインターフェースなど)と対比される概念です。

分かりやすく説明するために、GUIの特徴を挙げます:

  1. アイコンやボタン: GUIは、ファイル、プログラム、操作などを表すアイコンやボタンを画面上に表示します。例えば、”ごみ箱”アイコンは削除されたファイルを表し、”保存”ボタンは文書を保存するための操作を象徴します。
  2. ポイントアンドクリック操作: マウスやタッチパッドを使って画面上のアイコンやメニューを指し示し、クリックやタップすることで操作を実行します。これにより、キーボードでコマンドを打ち込む必要がなくなります。
  3. ウィンドウ: アプリケーションやドキュメントはウィンドウと呼ばれる矩形の領域に表示されます。これにより、複数のタスクやアプリケーションを同時に開いて、視覚的に区別できるようになります。
  4. メニューとツールバー: 多くのGUIでは、メニューバーやツールバーが提供されており、これらを使ってさまざまなコマンドや機能にアクセスできます。
  5. ドラッグアンドドロップ: ファイルやオブジェクトをマウスで掴んで、別の場所に移動させる操作です。これにより、ファイルのコピー、移動、整理が直感的に行えます。

GUIの主な目的は、コンピュータの操作を直感的で、理解しやすくすることです。キーボードコマンドやテキストベースのインターフェースに慣れていないユーザーでも、GUIを通じて簡単にコンピュータを操作できるようになります。例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなど、現代のほとんどのデバイスにはGUIが採用されています。

ChatGPT

RではEZRやRコマンダーがGUIになります。またSPSS、JMPなどもGUIになります。SASやRはcodingが必要になります

ChatGPTへ質問
GUI を使用するよりも coding することの利点を教えてください

コーディング(プログラミング)にはGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を使用する方法と比べて、いくつかの明確な利点があります。これらの利点を分かりやすく説明します:

  1. 自動化と効率: コーディングを通じて、繰り返し発生するタスクを自動化できます。一度スクリプトやプログラムを作成すれば、同じ処理を何度も手動で行う必要がなくなり、時間の節約につながります。
  2. カスタマイズと柔軟性: コーディングでは、必要に応じて機能を細かくカスタマイズできます。GUIでは提供されていない特定の要件や複雑な機能も、コードを通じて実現できます。
  3. スケーラビリティ: 大規模なデータセットや複雑なプロジェクトの場合、コーディングは処理能力の点でGUIよりも優れています。コードは大量のデータを効率的に処理し、複雑なアルゴリズムを実装できます。
  4. 精度と制御: コーディングにより、プロセスの各ステップを正確に制御できます。これにより、エラーのリスクを減らし、期待する正確な結果を得ることができます。
  5. 再現性: コードは文書化され、共有が容易です。これにより、他の人が同じコードを実行して同じ結果を得ることができ、作業の再現性が保証されます。
  6. コミュニティとサポート: 多くのプログラミング言語には活発なコミュニティがあり、オンラインでのサポートやリソースが豊富に提供されています。これにより、新しい技術を学んだり、問題に対する解決策を見つけたりする際に役立ちます。
  7. プラットフォーム独立性: コードは通常、特定のプラットフォームやオペレーティングシステムに依存しません。適切に記述されたコードは、異なるシステムや環境で再利用することができます。

これらの利点により、特に複雑なタスク、カスタマイズが必要な作業、または再現性が重要なプロジェクトにおいて、コーディングは非常に有効なアプローチとなります。ただし、コーディングには一定の学習曲線が伴い、初期の設定やデバッグに時間がかかることがあります。

ChatGPT

codingにより自由度が上がり、他のコードをコピペもできます。一度やった操作は繰り返す必要がないので、かなり時間の節約になります。初期の設定やデバッグ(エラー対策)など、やや難しい部分もあるのですが、生成AIに尋ねたら何とかなります。是非コーディングでRを使ってみてください。

ダメ出し 間違い、分かりにくい部分などのご意見をお待ちします

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