dasp

Data Analysis Using Statistical Packages

Graduate School of Commerce and Graduate School of Accountancy, Waseda University

「統計ソフトによるデータ解析」（早稲田大学商学研究科・会計研究科）

Main materials

• Basic Operation of R / Rの基本的な操作 / Stata do file
  • 演算，オブジェクト，ベクトル，データフレーム，描画，CSVファイルからのデータ読み込み，関数，繰り返し処理，行列
• Descriptive Statistics / 記述統計 / Stata do file
  • 質的データ：度数分布表，棒グラフ，円グラフ，分割表
  • 量的データ：ヒストグラム，平均，分位点・中央値，分散・標準偏差，散布図，共分散・相関係数
• Organizing and Visualizing Data / データのハンドリングと可視化 / Stata do file
  • dplyr パッケージを用いたデータのハンドリング：filter, mutate, group_by, etc.
  • ggplot2 パッケージを用いたデータの可視化：散布図，ヒストグラム，棒グラフ，箱ひげ図
• Inferential Statistics / 推測統計学 / Stata do file
  • 確率：確率変数の期待値と分散，乱数の生成，中心極限定理
  • 信頼区間（母平均，母比率），統計的仮説検定（母平均，多重検定の問題に関するシミュレーション）
• Regression Analysis / 回帰分析 (Old version before June 2025) / Stata do file
  • 基礎：最小二乗法 … lm 関数による推定，lm 関数を利用しない推定（数値計算による最適化を含む），検定
  • 応用：ダミー変数，二次項・交差項，対数，カテゴリー変数，多重共線性，予測，モデル選択
• Regression Analysis in Econometrics / 回帰分析（計量経済学）
  • 計量経済学の論点にウェイトを置いた回帰分析 （結合有意性検定，頑健な標準誤差，加重最小二乗法，etc.）
• Discrete Regression Analysis / 離散回帰分析
  • 最尤法：ベルヌーイ分布，正規分布，線形回帰モデル
  • 離散回帰モデル：二項プロビット・モデル（数値計算による最適化を含む），二項ロジット・モデル，限界効果
• Time Series Analysis / 時系列分析
  • 自己相関，定常性の検定，自己回帰モデル（最小二乗法および最尤法による推定），移動平均モデル（最尤法による推定）
• Panel Data Analysis and DID / パネルデータ分析とDID
  • パネルデータ分析：個体固定効果（Within 推定，LSDV 推定，First difference 推定），個体・時間固定効果，パネルデータの Long ⇔ Wide の変換
  • DID（差分の差分法）：DID table の作成，回帰モデルの推定による DID 分析，Event study
• Instrumental Variables / 操作変数法
  • IV推定，2SLS（二段階最小二乗法），モンテカルロシミュレーション
• Regression Discontinuity Design / 回帰不連続デザイン
  • RDD 用のパッケージを使用しない推定，rdrobust パッケージを用いた推定，McCrary の密度検定
• Reproduction
  • Bertrand and Mullainathan (AER 2004)
    • 手法：記述統計，母比率の検定，離散回帰（プロビット・モデル）
  • Miller et al. (AJPS 2016)
    • 手法：記述統計，t 検定，回帰分析（交差項を含む）
  • Card and Krueger (AER 1994)
    • 手法：記述統計，t 検定，DID（差分の差分法），回帰分析

Learning resources for R programming, focusing on statistics and causal inference, developed by others

因果推論に関する内容あり

• Cunningham (2021) Causal Inference: The Mixtape
• Heiss (2020) Using R for Introductory Econometrics … Wooldridge’s “Introductory Econometrics” に対応
• Fernandez (2024) Econometrics for Business Analytics … 因果推論・多項選択・需要推定・制限従属変数モデル・生存分析・時系列まで幅広くカバー
• Carilli (2021) R Companion to Real Econometrics … 二項選択・時系列もカバー
• Bauer (2020) Applied Causal Analysis (with R)
• Oswald, Viers, Robin, Villedieu, and Kenedi (2020) Introduction to Econometrics with R
• Nguyen (2020) A Guide on Data Analysis
• Hanck, Arnold, Gerber, and Schmelzer (2024) Introduction to Econometrics with R … 時系列もカバー
• Chabé-Ferret (2024) Statistical Tools for Causal Inference … 2024年8月時点で中身が空のセクションがある
• Gow and Ding (2024) Empirical Research in Accounting: Tools and Methods
• Gerstenberg (2024) Psych 252: Statistical Methods for Behavioral and Social Sciences
• 川田 (2022) Rによる比較・予測・因果推論入門 ver0.2
• 宋 (2023) 方法論特殊講義III
• 安藤・三田 (2024) Rで学ぶ計量経済学と機械学習
• 矢内 (2020s) 計量経済学 and 計量経済学応用
• 浅野 (2023) 早稲田大学「計量分析（政治）」補助教材

それ以外

• Dalpiaz Applied Statistics with R … 確率からロジット回帰までカバー
• Thulin (2021) Modern Statistics with R … 生存分析・構造方程式モデリング・機械学習までカバー
• Kabacoff (2024) Modern Data Visualization with R … ggplot2 を用いた可視化
• Buteikis (2024) Practical Econometrics & Data Science, Book 0: Prerequisites and Book I: Cross-sectional data
• McNulty (2024) Handbook of Regression Modeling in People Analytics: With Examples in R, Python and Julia … 多項選択・生存分析までカバー
• McNulty (2024) Handbook of Graphs and Networks in People Analytics: With Examples in R and Python
• Brughmans and Peeples (2023) Network Science in Archaeology … 考古学関係なくネットワーク分析の入門用教材として有用
• Dauber (2024) R for Non-Programmers: A Guide for Social Scientists
• McDermott (2021) Data science for economists (graduate course at the University of Oregon) … Git, Data wrangling & tidying, Webscraping, Parallel programming, Docker, etc.
• 分寺 統計的方法論特殊研究（多変量解析）（神戸大学大学院経営学研究科）
  • 心理尺度を用いたアンケート調査データに対して因子分析および構造方程式モデリングを適用．2024・25年度は本授業でこのトピックを扱わないため，R での実装に興味がある方はこの資料で勉強してください．R での実装ではなく手法そのものに興味がある方には，小杉『言葉と数式で理解する多変量解析入門』（北大路書房）がお薦めです．
• 麦山 (2024) Rによる社会調査データ分析の手引き
• 田頭 (2024) マーケティングリサーチ講義ノート：Rを使ったリサーチ基礎固め … 因子分析・価格感度分析までカバー
• 土井 (2024) R/Pythonで計量政治学入門
• 津田 (2020) Rによる統計入門 … 回帰分析と因子分析がメイン
• 森 (2021) 卒業論文のためのR入門
• 宋・矢内 (2024) 私たちのR―ベストプラクティスの探求
• 岩田 Rによる地理空間データの可視化

Python

• Py4DS Community (Turrell et al.) (2022) Python for Data Science
• Turrell (2022) Coding for Economists
• 東京大学 (2023) Pythonプログラミング入門
• 三谷 (2021) Python ゼロからはじめるプログラミング （翔泳社から出版された書籍の副教材）
• 友原（2024）『文系のためのPythonデータ分析』有斐閣．
• 春山 (2020) Pythonで学ぶ入門計量経済学

Julia

• 裏 RjpWiki (2022) Julia で統計解析