言語研究のための統計入門

言語研究のための統計入門

石川慎一郎/前田忠彦/山崎誠[編]

価格
2,800円+税
ISBN
978-4-87424-498-2 C3033
発売日
2010/12/10
判型
A5
ページ数
296頁 + CD-ROM 1枚
ジャンル
言語学 ― 言語学入門
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紀伊國屋書店 丸善・ジュンク堂書店・文教堂

■本書添付の統計分析ソフトについて
1)本書添付のCD-ROMには,分析用言語データ(英語・日本語)のほか,高機能統計分析ソフトウェアSeagull Statが収録されています。
2)Seagull Statは,Excel2003専用版と,Excel2007~2013対応版の2種類が収録されています。
3)Excel2007~・・・(全文を読む)2013対応版は,分析できるデータサイズが10列×20行に制限されています。(※2003版にはサイズの制限はありません。)

■目的別インデックス
「これ」をしたい → 「この章」を参照。

データ間の差を検証したい → 仮説検定(3章)
データ間の関連を調べたい → 相関分析(4章)
あるデータを他のデータを使って説明したい → 回帰分析(5章)
データの識別ルールを発見したい → 判別分析(6章)
データを幾つかの群にグルーピングしたい → クラスター分析(7章)
データを合成して新しい指標を作り出したい → 主成分分析(8章)
データを分解して隠れた要因を探り出したい → 因子分析(9章)
データ間の構造を整理したい → コレスポンデンス分析(10章)

関連情報

目次
◇準備編
■第1章 言語統計を学ぶ前に備
 1. 本書のねらい
 2. 本書の構成 編
 3. 本書で使用するコーパス
 4. 本書収録の統計ソフトについて
 5. まとめ:言語統計を学ぶコツ

■第2章 言語統計の基礎
 1. なぜ言語学に統計が必要か
 2. 言語資料のデータ化
 3. 記述統計学の基本:度数分布,平均,分散,標準偏差,標準得点
 4. 推測統計学の基本:母集団と標本,標本分布,確率
 5. 仮説検定
 6. 本章のまとめ

◇基礎編
■第3章 仮説検定:データ間の差を検証する
 1. 仮説検定とはなにか
 2. コーパス研究と仮説検定
 3. カイ二乗検定の手順
 4. 英語実例研究:母語話者と学習者による1,2人称代名詞の使用
 5. 日本語実例研究:夏目漱石の3作品における思考動詞の頻度変化
 6. 本章のまとめ

■第4章 相関分析:データの関連を見る
 1. 相関分析とはなにか
 2. コーパス研究と相関分析
 3. 相関分析の手順
 4. 英語実例研究:日本人・中国人・母語話者の英語接続副詞の使用
 5. 日本語実例研究:1人称代名詞件数に見る主要検索エンジン間の相関
 6. 本章のまとめ

■第5章 回帰分析:データから説明モデルを作る
 1. 回帰分析とはなにか
 2. コーパス研究と回帰分析
 3. 回帰分析の手
 4. 英語実例研究:助動詞と両性併記型代名詞の関係を探る
 5. 日本語研究:各品詞の出現頻度の関係を探る
 6. 本章のまとめ

◇発展編
■第6章 判別分析:データの分類ルールを探る
 1. 判別分析とはなにか
 2. コーパス研究と判別分析
 3. 判別分析の手順
 4. 英語実例研究:判別分析を用いた英語母語話者・非母語話者の分類
 5. 日本語実例研究:高頻度な文末表現を用いたジャンル判別
 6. 本章のまとめ

■第7章 クラスター分析:データを群に分類する
 1. クラスター分析とはなにか
 2. コーパス研究とクラスター分析
 3. クラスター分析の手順
 4. 英語実例研究:高頻度語を用いたシェイクスピア作品の分類
 5. 日本語実例研究:作文中の高頻度名詞に見る立論のパターン
 6. 本章のまとめ

■第8章 主成分分析:データの情報を圧縮する
 1. 主成分分析とはなにか
 2. コーパス研究と主成分分析
 3. 主成分分析の手順
 4. 英語実例研究:主成分分析を用いた学習語彙表の作成
 5. 日本語実例研究:副詞頻度に見る芥川・太宰・夏目の関係
 6. 本章のまとめ

■第9章 因子分析:データに隠れた要因を探る
 1. 因子分析とはなにか
 2. コーパス研究と因子分析
 3. 因子分析の手順
 4. 英語実例研究:共起副詞に基づく英語思考動詞の意味傾向の調査
 5. 日本語実例研究:日本語接続表現とテクストの内容ジャンル
 6. 本章のまとめ

■第10章 コレスポンデンス分析:データ間の構造を整理する
 1. コレスポンデンス分析とはなにか
 2. コーパス研究とコレスポンデンス分析
 3. コレスポンデンス分析の手順
 4. 英語実例研究:高頻度語を用いた習熟度別英語学習者の特徴抽出
 5. 日本語実例研究:トピックに基づく総理大臣所信表明演説の分類
 6. 本章のまとめ

■第11章 これからの言語研究と統計
 1. 英語コーパス研究と計量手法
 2. 日本語コーパス研究と計量手法
著者紹介
石川 慎一郎(いしかわ しんいちろう)

神戸大学国際コミュニケーションセンター/大学院国際文化学研究科外国語教育論講座准教授。神戸大学文学部卒業。神戸大学大学院文学研究科修士課程修了。岡山大学大学院文化科学研究科博士課程修了。博士(文学)。専門分野は応用言語学。主な著書等として『英語コーパスと言語教育:データとしてのテクスト』(大修館書店,2008),English Lexicography in Japan(大修館書店,2006)(共編著)他。

前田 忠彦(まえだ ただひこ)

統計数理研究所データ科学研究系准教授。早稲田大学第一文学部卒業。早稲田大学大学院文学研究科修士課程修了。同博士課程単位取得退学。専門分野は社会調査・心理学的測定法・計量心理学。主な著書等として『心理統計法への招待:統計をやさしく学び身近にするために』(サイエンス社,2006)(共著),『原因をさぐる統計学:共分散構造分析入門』(講談社,1992)(共著)他。

山崎 誠(やまざき まこと)

国立国語研究所言語資源研究系准教授。埼玉大学教養学部卒業。筑波大学文芸・言語研究科修士課程修了。同博士課程単位取得退学。専門分野は日本語計量的研究,語柔構造・比較。主な著書等として『複合辞研究の現在』(和泉書院,2006)(共編),『分類語彙表増補改訂版』(大日本図書,2004)(共編)他。