• 各自のPCで、RとR Studioのインストールと初期設定をする
• 設定は次ページ以降の参考WEBサイトをよく読んで行うこと
• 順番通り実行すること
• 安定したインターネット接続が必要
• 時間がかかるため必ず実習前に終わらせておくこと！
  • 授業の直前にインストールしようとしても間に合わない
  • ネットの接続速度によってはダウンロードだけで１時間以上かかる
  • 全部のプロセスは3~4時間かかるかも
• インストールの問題は事前に実習用Slack等で解決しておくこと
• 実習中はインストール等の問題に関知しません

• 矢内勇生先生のサイトの手順に従う（Windows編）

1. ファイル名拡張子を表示する

2. ホームディレクトリ（フォルダ）の名前をアルファベットにする（ ユーザー名を日本語にしている人は必ず変更すること！）

3. いわゆる「OneDrive問題」を解決する（詳細は上記サイト）

4. Rのインストール → R Studioのインストール

   • 1~3を飛ばすと実習中にトラブルが発生します
   • 必ず順番通り実施すること
   • 実習中は初期設定トラブルには関知しません。問題は事前に実習用Slackで解決しておくこと。
     Return to HOME

• 矢内勇生先生のサイトの手順に従う（macOS編）

1. ファイル名拡張子を表示する
2. Xcodeのインストール
3. Command Line Toolsのインストール
4. XQuartzのインストール
5. Rのインストール
6. R Studioのインストール

1日目

• Rを用いたデータ解析演習
  • Step 2：Rの基本をマスターしよう！
  • Step 3：データを可視化しよう！
  • Step 4：データを解析しよう！

2日目

• Rを用いたデータ解析演習
  • Step 5：自分のデータを扱おう！
  • Step 6：統計解析をしよう！
• 自由課題（班ごとに）
  • テーマ設定

3-4日目

• 自由課題（班ごとに）
  • プロトコル作成、どのようなCSVファイルを作るか
  • 実験、調査
  • データ入力
  • データ解析

5日目

• レポート作成

• 班ごとに自由に研究テーマを決める
  
• （オンライン受講生は各自で決める）
• 班ごとに協力してデータを取る／集める
• Rを使って各自で解析を行う
• (データ解析ではエクセルではなくRを使うこと！)

提出について

• 締切：7月25日（月）AM 8:30
  
• NUCTを用いて送ること

以下の項目で自由課題をレポートにまとめること。

• 背景と目的（各自で書く）
  • 何を明らかにしたかったのか？（大きな目的）
    
  • そのために何を調べたのか？（研究の目的）
    
  • どのような仮説を検証したか？
• 材料と方法（解析コードやグラフ のみ班員で共有可）
  • データをどのようにとったか（あるいはデータの由来）
  • 用いた統計解析法と 解析コード（#でコメント）
• 結果
  • グラフと統計解析の結果（p値だけではなく検定統計量や回帰係数の推定値なども）
    
  • 結果を文章で説明する（グラフだけではダメです）

• 考察（各自で書く）

  • 最初の問いや仮説の検証結果はどうだったのか
    
  • 仮説が支持された場合は、その重要性やそこから示唆されること
  • 支持されなかった場合は、なぜ支持されるデータが得られなかったのか
    • そもそも仮説が間違っていたのか
    • またはデータ取得の問題か、どうしたら良かったか

• 引用（各自で書く）

• 実習の感想やフィードバック（成績に含めない）

注意事項

• 他人のレポート等をコピペしたものには単位を与えない。
• 悪質な場合は 今期の単位全体を剥奪する可能性もある。
• グラフ、Rのコード、統計量を、自分の班員と共有することは認めるが、その場合は班員の名前を明記すること。
• 参考にした文献等があれば出典を明記すること。

→Step 2: Rの基本をマスターしよう