内容紹介
教育現場のデータを活かすために！
本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。
中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。
本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。
教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。
＜本書のサポートサイト＞
以下のWebサイトにてサンプルデータなどを配布しています．
https://sites.google.com/view/edmr2020/
このような方におすすめ
（1）おもに大学教員，中高や予備校などの教職員
（2）教務課や入試センターなどの事務職員
（3）教育学を専攻する学生，研究者
目次
主要目次
【準備編】
第1章 Rの使い方
【基本編】
第2章 記述統計―テスト結果の概要を知りたい
第3章 層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい
第4章 t検定―2つのテスト結果を比較したい
第5章 分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい
第6章 効果量―指導法による成績の違いを調べたい
コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい
第7章 相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい
コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい
【発展編】
第8章 回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい
コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい
第9章 因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい
コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい
第10章 構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい
コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい
第11章 クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい
コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい
参考文献
索引