511M0365 外国語教育学研究 2 単位

応用言語学における R 活用法 前期 火 2

  • 投野 由紀夫
  • 教室:206
  • 授業の目標
    • フリーの統計パッケージ R の利用が各分野で進んでいる。この授業では、R の基礎と統計手法の概要を学びながら、応用言語学における実例を独自に考案し、R の応用言語学における手引き書を学生と共同で作成することを目的とする。
  • 授業の概要
    • Gries のテキストから学びつつ、学生にデータパッケージを提供して独自の使用例を考案してもらう。テキストのレポートとコンピューターによる演習、実例の提案と演習を含む。
  • 授業の計画
 第1回	Some fundamentals of empirical research
 第2回	Fundamentals of R (1)
 第3回	Fundamentals of R (2)
 第4回	Descriptive statistics (1)
 第5回	実例の検討
 第6回	Descriptive statistics (2)
 第7回	実例の検討
 第8回	Analytical statistics (1)
 第9回	実例の検討
 第10回	Analytical statistics (2)
 第11回	実例の検討
 第12回	Multifactorial methods (1)
 第13回	実例の検討
 第14回	Multifactorial methods (2)
 第15回	実例の検討

メーリングリスト

  • 2011-tono-tue2@tufs.ac.jp (@を小文字に変えてご利用ください)

実際の日程

  • 4/12
    • 授業ガイダンス
  • 4/19
    • 1.1, 1.2 久安 Introduction, On the relevance of quantitative methods in linguistics (PDF)
    • 1.3.1, 1.3.2 佐伯 The design and the logic of the quantitative studies (PDF)
    • 1.3.3 村上 Data collection and storage (PDF)
    • 1.3.4 金田 The Decisions (PDF)
  • 4/26
    • 1.3.4 金田 The Decisions (PDF)
    • 1.4 星合 The design of an experiment (PDF)
  • 2.2 村上 Functions and arguments (PDF)
  • 2.3.1-3.2 佐伯 Generating vectors & loading and saving vectors (PDF)
  • 2.3.3 久安 Editing Vecotrs (PDF)
  • 5/17
    • 2.4-2.5.1 星合 Vectors; Dataframes (PDF)
    • 2.5.2-5.3 土肥 (PDF)
  • 5/31
    • 3.1.3 Measures of dispersion 佐伯 (PDF)
    • 3.1.4, 3.1.5 Centering and standardization, Confidence intervals 星合 (PDF)
      • 配布したQuestionnaireを木曜日(6/2)までに解いて、MLに流すこと。
  • 6/7
    • 前回配布したQuestionnaireを基に、何らかの統計分析を試みる。
  • 6/14
    • 村上
  • 6/21
    • 6/7に使用したQuestionnaireを基に、何らかの統計分析を試みる。
  • 6/28
  • 4.1-4.1.1.2 佐伯
  • 4.1.2-4.1.2.1 星合 (スライドPDF)
  • 4.1.2.2 土肥・村上
  • 7/5
  • すみません、マレーシアに出張で休講になります
  • なんとか終わらせるために2回分くらい補講をする相談をしましょう
  • 7/12
    • 4.2-4.2.2 金田
    • 4.3-4.3.2 久安
    • 4.3.2.1-4.3.2.2 佐伯
    • 4.3.2.3-4.3.2.4 星合
    • 4.4-4.4.3 村上
  • 7/13 (補講)
    • 5.1 土肥
    • 5.3 金田
  • 7/19
    • 出張に休講
  • 7/26
    • 夏季一斉休業になるので、授業ができない可能性アリ
  • 9/29 補講(10:30 - 15:30)
    • 5.2. Multiple regression (佐伯&久安)
    • 5.4. Logistic regression (村上)
    • 5.5. Cluster analysis (土肥)

データ

  • 3章
    • University of Hawaii Questionnaire (JD Brown) [ HERE ]

成績の評価

  • 出席・参加20%、テキストのレポート30%、実例の作成と発表50%
  • 最終的に実例はフォーマットを決めて全員がマニュアルのような形式で提出してもらう。

受講上の注意

  • R は大学のPCにはインストールされていないので、コンピューター持参が望ましい。
  • R に対する基礎知識は不要。ただし、時間外で勉強がある程度は必要。

テキスト・教材

  • Gries, S.Th.(2009) Statistics for Linguistics with R. (Mouton)
  • その他の R の関連本は授業中に紹介する

後期

  • 後期のシラバスがネットに手違いで掲載されていませんが、開講します。
  • 後期は「学習者コーパス」関連の最近の論文を1回に2本程度を読んでディスカッションしようかと思っています。

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Last-modified: 2011-09-27 (火) 17:48:28 (2212d)