Ｒによる教育データ分析入門

教育現場のデータを活かすために！
本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説します。
中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、ＴＯＥＩＣなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。
本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるＲを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。
教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。

教育現場のデータを活かすために！
本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説します。
中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。
本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。
教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。

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）

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