R で統計・データ解析

R を中心に、統計解析とデータ可視化を業務で使えるレベルに育てるためのロードマップです。対象は、研究・マーケティング・品質管理・ヘルスケアなどで数値データを扱い、Excel では手狭になってきた実務者や、統計を体系的に学び直したい開発者。学び終える頃には、データの要約・推測統計・回帰モデリング・可視化までを R スクリプトと R Markdown で再現可能な形にまとめ、分析結果を他者に説明できる状態を目指します。

学習ステップ

1. R の基礎: RStudio、データ型、ベクトル・データフレーム、パッケージ管理、プロジェクト運用。 2. データ操作と可視化: tidyverse(dplyr / tidyr / ggplot2)を中心にした前処理と可視化の作法。 3. 記述統計と可視化設計: 要約統計量、分布の確認、グラフ表現の選び方。 4. 推測統計: 確率分布、標本と母集団、区間推定、各種検定、多重比較。 5. 回帰と一般化線形モデル: 線形回帰、ロジスティック回帰、モデル評価、残差診断。 6. 応用: 混合モデル・時系列・生存分析・ベイズ統計の入り口、R Markdown / Quarto による再現可能レポート。

注意点と周辺知識

R は統計専用言語としての歴史が長く、統計モデルのパッケージが豊富な一方で、言語仕様には独特の癖があります。最初から隅々まで覚えようとせず、tidyverse スタイルで「読みやすいパイプライン」を書くことから始めると挫折しにくくなります。統計の考え方(母集団と標本、p 値の意味、多重比較など)は、ツールを使いこなすより先に直感を育てておくと誤用を防げます。SQL と Git の基礎も押さえておくと、分析の再現性とチーム連携が格段に楽になります。