Rによる教育データ分析入門

目次 : 準備編（Ｒの使い方）/ 基本編（記述統計―テスト結果の概要を知りたい/ 層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい/ ｔ検定―２つのテスト結果を比較したい/ 分散分析・多重比較―３つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい/ 効果量―指導法による成績の違いを調べたい/ 相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい）/ 発展編（回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい/ 因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい/ 構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい/ クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい）

【著者紹介】
小林雄一郎 : 日本大学生産工学部専任講師。大阪大学大学院言語文化研究科修了。博士（言語文化学）。関心領域は、コーパス言語学、英語の自動採点（ライティング、スピーキング）

濱田彰 : 明海大学外国語学部専任講師。筑波大学大学院人文社会科学研究科修了。博士（言語学）。関心領域は、第二言語習得、言語テスティング

水本篤 : 関西大学外国語学部教授。関西大学大学院外国語教育学研究科修了。博士（外国語教育学）。関心領域は、コーパスの教育利用、学習方略（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）