※在庫があれば上記サイトで 　入手できます。	［著］舟尾暢男 ［監］ ［価格］3,360 円（税込） ［判型］A5判／276頁／CD-ROM 1枚付き ［初版］2007/08/13　 ［ISBN］978-4-86167-191-3

　21世紀になって早7年，簡単にパソコンでデータ解析を行うことができるようになりました．データ解析用のソフトウェアとして，皆さんがまず思いつくのはExcelでしょうか．ひょっとしたらSPSSやSASといった高価なソフトを想像した方も居るかもしれません．データ解析用のソフトウェアは世界中に星の数ほど存在していますが，これらのデータ解析用のソフトウェアの中で，いま注目が高まっているのがRです．
　RはニュージーランドのAuckland大学の講師Ross Ihaka氏とRobert Gentleman氏（当時，現在はHarvard大学）が開発した統計解析とグラフィックスのためのソフトウェアです．Rはフリーソフトウェアなので，誰でも無料で使用することができます．また，Rはオープンソース（Rを構築したプログラムを見ることができる）であるため，世界中の人が開発に携わることができます．しかも様々なプラットフォーム上（UNIX，各種Linux，Windows9x/NT/2000/XP/Vista，MacOS/OSXなど）で動作させることができるといった，まあ何とも文句のつけようがないデータ解析用のソフトウェアです．
　Rには簡単な計算機能から数値計算関数，簡単なデータ解析手法から最新の統計解析手法，プログラムやシミュレーション用のツール，シンプルなプロット図から複雑なグラフィックス機能まで備わっています．また，新しい統計手法や新しいグラフなどの追加機能が「パッケージ」という形で配布されており，誰でも無料で「パッケージ」をダウンロードすることができ，ユーザーが自由に機能を拡張することができます（パッケージ数は現段階で1000種類以上にのぼります！）．
　しかし，Rには一部のユーザーにとっては致命的な欠点がありました．Rの操作は基本的に「コマンド入力」で行うため，プログラム経験がないユーザーにとっては敷居の高いソフトウェアとなっていたのです．この欠点を補うべく，「Excelのようにマウスでメニュー選択を行うことでRを操作することができる」という画期的なパッケージが開発されました．それがMcMaster大学のJohn Fox教授が作成したパッケージ「R Commander（アール・コマンダー；A Basic-Statistics GUI for R）」です！
　本書は主にWindowsユーザーの方を対象としています．まずR Commanderの概要を説明した後，R本体とR Commanderのインストール方法を紹介します．次にR Commanderの起動方法と終了方法を確認した後，「グラフの作成方法」と「データ解析方法」を紹介します．最後に，R Commanderに自作の機能を追加する方法を紹介します．紙幅の許す限りR Commanderの詳しい機能解説を行うように心がけました．ちなみに，本文中では多数のコラムを載せており，Rのテクニックや注意点などを盛り込んでおります．こちらもどうかお楽しみください．
　最後に，R Commanderの日本語化に尽力され，R Commanderの仕組みについて貴重なアドバイスをいただきました関西大学商学部の荒木孝治先生に，この場を借りてお礼申しあげます．また，本書を出版する機会を与えてくださった九天杜の沖山克弘さんに深くお礼を申し上げます．

サポートページ

第1部　導入篇

第2部　基礎篇

第1章　R Commanderのセットアップ

1.1　Windows版Rのインストール

1.2　Rの起動とR Commanderのインストール

第2章　R Commanderの起動と終了

2.1　R Commanderの起動

2.2　R Commanderウィンドウの説明

2.3　R Commanderの終了

第3章　グラフのカタログ

3.1　メニュー「グラフ」の機能概要

3.2　フィッシャーのアヤメのデータ「iris」

3.3　インデックスプロット

3.4　ヒストグラム

3.5　幹葉表示

3.6　箱ひげ図

3.7　QQプロット

3.8　散布図

3.9　対散布図

3.10　条件付き散布図

3.11　平均値の推移図

3.12　棒グラフ

3.13　円グラフ

3.14　3次元散布図

3.15　グラフをファイルで保存

3.16　折れ線グラフ

第4章　データ解析のカタログ

4.1　メニュー「統計量」の機能概要

4.2　解析手順とデータの読み込み方法

4.3　データの要約

4.3.1　データ「iris」の概要

4.3.2　要約統計量の算出

4.3.3　各カテコリの割合とX²適合度検定

4.3.4　欠測値の数を数える

4.3.5　相関行列

4.3.6　相関の検定

4.4　分割表に関するデータ解析

4.4.1　データ「titanic」の概要

4.4.2　2元表（2×2分割表）の作成・頻度集計と検定

4.4.3　比率に関する検定

4.4.4　多元表（r×c分割表）の作成・頻度集計

4.5　平均値に対する1標本検定

4.5.1　データ「depression」の概要

4.5.2　1標本t検定

4.5.3　対応のあるt検定

4.5.4　対応のあるウィルコクソン検定

4.6　平均値に対する2標本検定

4.6.1　データ「sleep」の概要

4.6.2　2標本t検定

4.6.3　2標本ウィルコクソン検定

4.7　分散分析

4.7.1　データ「toothgrowth」の概要

4.7.2　一元配置分散分析

4.7.3　クラスカル・ウォリスの検定

4.7.4　二元配置分散分析

4.8　分散に対する検定

4.8.1　データ「sleep」の概要

4.8.2　分散比のF検定

4.9　次元解析（多変鼠解析）

4.9.1　スケールの信頼性

4.9.2　主成分分析

4.9.3　因子分析

4.9.4　クラスター分析

4.10　モデルによる解析

4.10.1　線形回帰（単回帰分析）

4.10.2　線形モデル（回帰分析）1

4.18.3　線形モデル（回帰分析）2

4.10.4　ロジスティック回帰（一般化線型モデル）

第5章　データの読み込みと編集

5.1　メニュー「データ」の機能概要

5.1.1　新しいデータセットの作成

5.1.2　外部ファイルからのデータの読み込み

5.1.3　サンプルデータを読み込む

5.1.4　データの閲覧

5.2　データの編集と変数に対する処理

5.2.1　データの編集

5.2.2　変数に対する処理

第3部　発展篇

第6章　R Commanderのカスタマイズ

6.1　R Commanderのカスタマイズ手順

6.2　「Rcmdr-menus.txt」を編集してメニューを追加する

6.2.1　メニュー「SASデータセットから…」の追加

6.2.2　メニューに項目を追加する例

6.3　「MyProgram.R」を作成して機能を追加する

6.3.1　例1：メニュー「足し算」を実行する関数

6.3.2　R Commander用の関数を定義する雛形

6.3.3　例2：メニュー「計算」を実行する関数

6.3.4　例3：メニュー「データの合計値…」を実行する関数

6.3.5　例4：メニュー「ヒストグラム（層別）…」を実行する関数

6.3.6　例5：メニュー「ヒストグラム2（層別）…」を実行する関数

6.3.7　例6：メニュー「個別推移図…」を実行する関数

6.3.8　例7：メニュー「SASデータセットから…」を実行する関数

6.3.9　例8：メニュー「Cox回帰」を実行する関数

第7章　落穂ひろい

7.1　メニュー「ファイル」の機能一覧

7.2　メニュー「編集」の機能一覧

7.3　メニュー「分布」の機能一覧

7.4　メニュー「ツール」の機能一覧

7.5　メニュー「ヘルプ」の機能一覧

第8章　Windowsでのセットアップ（最新版をインストールする増合）

8.1　Rのセットアップ

第9章　Mac OS X/Linuxでのセットアップ

9.1　Rのセットアップ

9.1.1　Mac OS X版 Rのインストール

9.1.2　Linux版 Rのインストール

9.2　R Commanderのセットアップメモ

9.2.1　Mac OS Xの場合

9.2.2　Linuxの場合

コラム

携帯用 R Commanderの作成

Rのコンソール画面が文字で一杯になったら

フィッシャーのアヤメのデータ「iris」

層別の重要性

部分集合の表現

散布図と一緒に表示される箱ひげ図

散布図と相関

棒グラフとヒストグラムの違い

円グラフと棒グラフの使い分け

データ「Nile」

アクティブデータセットの選択

層別の要約統計量

検定の基礎の基礎

3種類の相関係数

2.2e-16

生存／死亡に関する棒グラフ

比，割合，率

2元表の入力と分析

differenceに関する箱ひげ図

timeに関する箱ひげ図，平均値の推移図

lenに関する箱ひげ図，平均値の推移図

交互作用とは？

そのほかの分散に関する検定

回帰分析結果の大雑把な見方と回帰診断

モデル式の指定例

メニュー「モデル」落穂ひろい

CSVファイルの読み込み

スクリプトウインドウのこんな使い方（SASデータの読み込み）

条件式に使用する演算子

演算子と数学関数

「標準化」とは？

対比について

カスタマイズし過ぎて後戻りができなくなったら

各種情報の取得・設定を行う関数

カスタマイズに必要な知識は…

t分布での例

internet2

作業スペースの保存