```{r setup, echo=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
                      message = FALSE,
                      warning = FALSE)
```

# 1.1 本書の概観

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## 本書の目的と構成

* 社会科学におけるデータ分析の基本を、予備知識なしの状態から学ぶ。
* 統計ソフトRを用いて現実世界のデータを分析する。
* 計量社会科学研究の3つの基本的な目標を学ぶ：
    1. **測定** (Measurement)
    2. **予測** (Prediction)
    3. **説明**（因果推論、Causality）

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## 各章の概要

* 第1章：イントロダクション（Rの基本操作）
* 第2章：無作為化実験による因果効果の推定（説明）
* 第3章：社会調査研究による母集団の特徴の推論（測定）
* 第4章：線形回帰を用いた結果の予測（予測）
* 第5章：観察データによる因果効果の推定（説明）
* 第6章：確率
* 第7章：不確実性の数値化

# 1.4 なぜデータ分析を学ぶのか？

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## データ分析スキルの重要性

* 社会科学者として、母集団の特徴を測り、予測を行い、因果関係を解明するためにデータが必要。
* 意思決定者に情報を提供するデータアナリストの需要が高まっている。
* ビッグデータ時代において、計量研究に精通することは非常に価値のあるスキル。

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## コードの学習

* コンピュータに特定の命令（プログラミング言語）を与えることで分析を実行する。
* 本書では、世界中で広く利用されている統計プログラミング言語 **R** を使用する。

# 1.5 準備 (RとRStudio)

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## RとRStudio

* **R**: 統計計算とグラフィックスのためのソフトウェア（エンジン）。
* **RStudio**: Rをより使いやすくするためのインターフェース（IDE）。

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## 作業ディレクトリの設定

* データセットを読み込む前に、Rにファイルの場所を教える必要がある。

```r
# 作業ディレクトリの設定例
# setwd("~/Desktop/DSS") 
```

# 1.6 Rの紹介

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## Rで計算をする

* Rを計算機として使用できる。

```{r}
1 + 3
```

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## オブジェクトの作成

* 情報を「オブジェクト」として保存する（`<-` 割り当て演算子）。

```{r}
four <- 1 + 3
four
```

```{r}
hello <- "hi, nice to meet you"
hello
```

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## 関数の使用

* 関数は特定の操作を実行する（`関数名(引数)`）。

```{r}
sqrt(16)
sqrt(four)
```

# 1.7 データを読み込んで理解する

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## データの読み込み (1)

* `read.csv()` 関数を用いて、外部のデータセットをRに読み込みます。

\scriptsize
```{r}
# 1. ローカルに保存したSTARデータの読み込み（推奨）
star <- read.csv("STAR.csv")

# （参考）URLから直接読み込むことも可能
# star <- read.csv("https://ayumu-tanaka.github.io/QSS/DSS_Data/STAR.csv")
```
\normalsize

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## データの理解 (2)

* 読み込んだデータの中身や構造を確認します。

\scriptsize
```{r}
# 1. 最初の6行を表示
head(star)

# 2. 次元の確認（行数, 列数）
dim(star)
```
\normalsize

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## 変数の種類

* **文字変数** (Character variables): テキストデータ。
* **数値変数** (Numeric variables): 数字。
    * **二値変数** (Binary variables): 0か1の2つの値のみ（ダミー変数）。
    * **非二値変数** (Non-binary variables): それ以外の数値（例：テストの点数）。

# 1.8 平均値を計算し、解釈する

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## 変数へのアクセス

* `$` 記号を用いて、データフレーム内の特定の変数にアクセスする。

```{r}
# reading変数の最初の数値を表示
head(star$reading)
```

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## 平均値の計算

* `mean()` 関数を用いて平均値を計算する。

```{r}
# 読解力テストの平均点
mean(star$reading)

# 卒業率（二値変数）の平均
mean(star$graduated)
```

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## 解釈

* 二値変数の平均値に100を掛けると、その特徴を持つ割合（%）になる。
* 例：`graduated` の平均が0.87であれば、約87%の生徒が卒業したことを意味する。

# 1.9 まとめ

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## 第1章のまとめ

* RとRStudioの基本的な操作を学んだ。
* データの読み込み方法、データフレームの構造、変数の種類を理解した。
* `mean()` 関数を用いて記述統計量（平均値）を算出し、その解釈方法を学んだ。
* 次章からは、いよいよ実際の研究例を用いて因果関係の推定（説明）に取り組む。
