心理学のためのデータ解析
Rと生成AIで学ぶ
このサイトは、立命館大学の学部科目「心理学データ解析法Ⅱ」と大学院科目「心理学統計法（展開）」で共通して使う教材です。担当は、総合心理学部の森知晴です。回帰分析、一般化線形モデル、因子分析、構造方程式モデリングについて、Rで実際にデータを分析しながら学びます。
授業では、データを使って何を調べるのか、そのためにどの変数を使い、どのような分析を行うのかを、自分の言葉で説明できるようになることを目指します。その説明をもとに、生成AIにRのコードを作ってもらい、自分で実行して結果を確かめます。コードとは、コンピュータに行わせる処理を記述したものです。一からすべて自分で書くことは求めませんが、作ってもらったコードが意図した分析になっているかを確認し、結果の意味を考えることは、自分で行います。
授業の準備と教材の使い方
まず、自分が履修している科目の日程ページを開き、授業で扱う内容と、読むページを確認してください。
初回の授業では、「RとPositronのセットアップ」に沿って、パソコンで分析を行うための準備をします。Rはデータの分析に使うソフトウェアで、Positronはコードを書いたり実行したりするためのアプリケーションです。予習として、授業までにこのページを読み、どのような作業をするのか確認してください。自分で進められるところは、実際に試しておいてください。
パソコンの状態やインターネットの接続状況によっては、95分の授業時間内にセットアップが終わらないこともあります。事前に試してうまくいかなかった場合は、どの手順で止まったのか、どのようなメッセージが表示されたのかを記録しておいてください。授業中に、その内容をもとに確認しましょう。
「RとAIの使い方」にある「生成AIと統計プログラミング」と「データの前処理」を読む時期は、科目の日程ページで確認してください。
各トピックでは、Moodleで案内する解説動画を見てから、対応する教材ページを読んでください。分析の練習は、おおむね次の流れで進めます。
- 分析で知りたいことと、使う変数や分析方法を言葉にします。
- その説明を生成AIに伝え、Rのコードを作ってもらいます。
- 作ってもらったコードをPositronに貼り付け、自分で実行します。
- 教材の参照コードや確認項目と照らし合わせ、意図した処理ができているかを確かめます。
- 出力された数値や図を読み、知りたかったことについて、どのような結果が得られたかを考えます。
教材はトピックごとに分かれています。授業で指定されたページを読むほか、分析の手順や結果の読み方を確認したいときにも、必要なページを参照してください。
AIに伝える情報
この授業では、データそのものをAIに渡さず、分析に必要な変数の情報を伝えて、コードを作ってもらいます。例えば、年齢の変数であれば、変数名、数値で記録されていること、値の範囲などを説明します。データの読み込みや分析は、AIが作ったコードを自分のパソコンで実行して行います。
授業で扱う調査データには、利用規約や個人情報の取り扱い上、AIにアップロードできないものがあるため、この方法を使います。練習用の模擬データでも、同じ手順で進めてください。AIへの具体的な伝え方は、「生成AIと統計プログラミング」で説明します。
このサイトについて
このサイトの教材は、森が説明する内容や書き方を指示し、Claude Codeなどの生成AIが文章やコードを書いています。森がその内容を確認し、必要に応じて修正を指示しながら作成しています。
サイトは現在も作成中です。内容を確認していますが、誤りや説明の分かりにくいところが残っている可能性があります。読んでいて誤りに気づいたり、分からないところがあったりした場合は、Moodleの課題の中に書いてください。どのページのどの説明についての指摘や質問か、具体的に書いてもらえると、確認や修正に役立ちます。寄せられた指摘や質問は、教材の修正のためにAIにも読ませます。その際、氏名や学籍番号など、個人を特定できる情報は除きます。
本文と図はCC BY-NC-ND 4.0、コードはMIT、模擬データはCC0で公開しています。