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Rを通じて統計学を学ぶ備忘録ブログ

SPSSからRに移行したい私のような人向けのR解説ブログ兼学習用備忘録。

第1回 どうしてRを使うのか

このWEBページでは、統計学とRに関する知識をまとめていく予定です。Aboutにも書かさせていただいたのですが、このサイトはRを通じて統計学を学びながら、Rも学ぶことを目的にしています。基本的な統計学の事柄からMCMC階層ベイズなどの応用までをカバーしていく予定です(抽象的でとっつきにくい線形代数についても、統計に関わる部分に焦点をあてて書くかも)。

それでは本題に移りましょう。なぜ、数ある統計解析ツールの中から「R」を選ぶのか・・・それは「使い勝手がいい」からです。どのように「使い勝手がいい」のか、信頼性、費用、ユーザービリティ、統計学への習熟性の観点から、SPSSとRを比較しつつ、説明していきます。(あくまでも個人的な意見です。)

信頼性

結論から言うと、信頼性に関しては、甲乙つけがたいというところでしょうか。新参者R(From 1995)はプログラミングのコードが公開されています。つまり、プログラミングと計算過程さえ理解できれば、どのような手順で「結果」の数値が算出されたのかがわかるため、わかる人たちからすると、パブリックな場でのチェックが行われ、改善が図られます。一方、老舗のSPSS(From 1968)やSAS(From 1972)はブラックボックスではありますが、間違っていることはないと思われます。ましてや、社内でのチェックもあるでしょうし。したがって、どっちも信頼できるツールです。

費用面

結論からいうとRが圧倒的優勢勝ち状態です。なぜなら、Rは無料だからです。導入にお金が一切かかりません。一方、SPSSは私が大学院時代の時の話ですが、研究室でSPSSは20万程度(モデルによりますが)かかるという話を聞きましたし、SASも当然有料ツールなので、費用がかかってきます。したがって、費用ではRが圧倒的に優れていますし、すぐにインストールできるので、使おうと思ったら5分後には使えます。SASの価格は飛んでもなく高いらしく、個人利用は絶望的と聞きます。SASは使ったことありません・・・

ユーザービリティ

結論から言うとSPSSが優勢。SPSSは、マウスを2,3回押せば分析ができるので、ユーザーインタフェイスがとても優秀。シンタックスをいじることはほとんどないし、ある場合にはちゃんと書籍にわかりやすく記されており、SPSSシンタックスは簡単。一方、Rは自分でプログラミングコードを書かないと動作しないので、慣れるまでは使いにくい、かつ、Rは本当に色んな解析ができますが、そうなるまでのハードルが高いです。

柔軟性

Rは、世界中の研究者たちがパッケージとして最新の統計解析方法を公開してくれるので、すぐに利用可能です。このような柔軟性が気に入られているのか、GoogleFacebookなどではRが利用されているようです。一方、SPSSでは、バージョンアップされるまでは使えないし、それに伴いお金がかかります。また、統計解析では視覚化するために作図することが多いですが、Rのグラフィックスはかなり柔軟でつかいやすいです。こんなこともできます。 ggplotの参考例です。

統計学への習熟性

私がRをオススメする最大の理由はこれです。Rは上述しているように「コード」を書かないと一切、動きません。そのため、x = dat$x, y = dat$y, data = irisみたいにコードを書いている中で、何が、どのように、何を、どうやって出力するのかというブラックボックスの中身がSPSSなどに比べると、明らかに透明性は高いです。このような過程に触れる機会が多いと、解析方法に疑問が浮かんでくるので、それを参考書で調べて、計算式をおさらいしたりなど、将来的に身につくことが多いと思われます。SPSSはある意味、ブラックボックス統計学に「人によっては」なってしまう可能性が高そうです・・・

まとめ

以上をまとめると、Rは費用、柔軟性、習熟生などで個人的には優れていると思います。反対にSPSSは、ユーザービリティは抜群に優れていると思います。なので、お金を使わずに、しっかりと統計学を理解したいというのであれば、Rだと思いますし、とにかくすぐに使いたい、使わさせたいならSPSSかと思います。こういう背景もあって、企業ではRがあまり普及せず、SPSSSASが利用されているのでしょう。

第1回目は以上でお終い。

【参考文献】 What is the best statistical programming language? Forecast Update: Will 2014 be the Beginning of the End for SAS and SPSS?

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