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商品の説明
内容紹介
大量の言語データを扱うコーパスの普及で、統計の知識・手法は言語研究でも必須になった。難解な数学知識が必要で文系の学生・研究者にとっては厄介者だった統計を、丁寧な解説とCD-ROMに収録した分析ソフトで有益なツールに変える一冊。
内容（「BOOK」データベースより）
言語コーパス研究における統計利用のための、本格的入門書。言語学者と統計学者のコラボレーションによる執筆・編集。英語研究と日本語研究の両方に対応。CD‐ROM収録のソフトウェア・分析用データで研究の手法を体験しながら学べる。
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カスタマーレビュー
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17 人中、17人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
この本は、あるいは今年の話題作になるのではないだろうか。WebサイトのKHcoderの手順に従って進めば、あっという間に練習問題が出来上がる。
さらに、ヒントが良い。このヒントを種にして色々な論文が書けるだろう（卒論を簡単に仕上げたい学生には、最良の情報である。）
それにしても、言語研究では変数とケースの扱い方が柔軟なのには驚いた。テキストやコーパスが変数になるとは思ってもいなかったので、この考え方は使える。海外の教科書を意識しているのか、数式が殆ど出てこないが、それなりの説明はしてあるところも良い。
本書はとにかく動かしてみようという精神で読者を励ます。いずれ、これが将来の人文科学の分析方法になろうが、このような書物の出版が待たれていたのは事実である。習うより慣れろでも何でも良い。とにかくキーを叩けば面白い結果が出てくるのだ。
残念なことに、第7章クラスター分析（大学生のアルバイトの是非）についての計算結果（7_5.xls）が誤っている。（執筆時とデータが異なるという問題ではない）
さらに、ヒントが良い。このヒントを種にして色々な論文が書けるだろう（卒論を簡単に仕上げたい学生には、最良の情報である。）
それにしても、言語研究では変数とケースの扱い方が柔軟なのには驚いた。テキストやコーパスが変数になるとは思ってもいなかったので、この考え方は使える。海外の教科書を意識しているのか、数式が殆ど出てこないが、それなりの説明はしてあるところも良い。
本書はとにかく動かしてみようという精神で読者を励ます。いずれ、これが将来の人文科学の分析方法になろうが、このような書物の出版が待たれていたのは事実である。習うより慣れろでも何でも良い。とにかくキーを叩けば面白い結果が出てくるのだ。
残念なことに、第7章クラスター分析（大学生のアルバイトの是非）についての計算結果（7_5.xls）が誤っている。（執筆時とデータが異なるという問題ではない）
12 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
コーパスなどの言語データを使った研究に必要となる統計的な知識を、効率的かつ実践的に学ぶことができる充実の入門書。
本書の特徴の1つは、コーパスの概観・統計の基礎から多変量解析までを、「日本語・英語両方」のデータの実例を通して体系的に学ぶことができることである。また、「実際に手を動かして学ぶ」という哲学が貫かれ、付属CDには分析用のソフトウェア（エクセルアドイン）と、各章で解説に使ったデータと練習問題が収めれている。これを使えば、書籍にある分析を実体験することができ、確実に力をつけることができるだろう。さらに、各章には英語・日本語それぞれの研究のヒントや応用的な情報を得るための「ブックガイド」が付され、発展的な学習のための道しるべが示されている。章構成は以下の通り：
第1章 言語統計を学ぶ前に
第2章 言語統計の基礎
第3章 仮説検定：データ間の差を検証する
第4章 相関分析：データの関連を見る
第5章 回帰分析：データから説明モデルを作る
第6章 判別分析：データの分類ルールを探る
第7章 クラスター分析：データを群に分類する
第8章 主成分分析：データの情報を圧縮する
第9章 因子分析：データに隠れた要因を探る
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
第11章 これからの言語研究と統計
難解な数式は一切排除され、「データ間の差を検証する（3章）」、「データ間の関連を調べる（4章）」といった目的別に言語統計を学ぶことができることも本書の特徴の1つだろう。数学や統計が苦手という人でも苦なく読める。
言語学の潮流は、コンピューターの発達に伴って、内省から実例を基にする方向に向かっている。あるいは、質的な研究から量的な研究にシフトしてきているともいえるが、後者が前者に取って代わるわけではなく、相補的に機能するものだろう。そのバックボーンとなる言語統計について体系的に学ぶことができる本書は、言語研究者にとって必携の一冊と言えるだろう。
本書の特徴の1つは、コーパスの概観・統計の基礎から多変量解析までを、「日本語・英語両方」のデータの実例を通して体系的に学ぶことができることである。また、「実際に手を動かして学ぶ」という哲学が貫かれ、付属CDには分析用のソフトウェア（エクセルアドイン）と、各章で解説に使ったデータと練習問題が収めれている。これを使えば、書籍にある分析を実体験することができ、確実に力をつけることができるだろう。さらに、各章には英語・日本語それぞれの研究のヒントや応用的な情報を得るための「ブックガイド」が付され、発展的な学習のための道しるべが示されている。章構成は以下の通り：
第1章 言語統計を学ぶ前に
第2章 言語統計の基礎
第3章 仮説検定：データ間の差を検証する
第4章 相関分析：データの関連を見る
第5章 回帰分析：データから説明モデルを作る
第6章 判別分析：データの分類ルールを探る
第7章 クラスター分析：データを群に分類する
第8章 主成分分析：データの情報を圧縮する
第9章 因子分析：データに隠れた要因を探る
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
第11章 これからの言語研究と統計
難解な数式は一切排除され、「データ間の差を検証する（3章）」、「データ間の関連を調べる（4章）」といった目的別に言語統計を学ぶことができることも本書の特徴の1つだろう。数学や統計が苦手という人でも苦なく読める。
言語学の潮流は、コンピューターの発達に伴って、内省から実例を基にする方向に向かっている。あるいは、質的な研究から量的な研究にシフトしてきているともいえるが、後者が前者に取って代わるわけではなく、相補的に機能するものだろう。そのバックボーンとなる言語統計について体系的に学ぶことができる本書は、言語研究者にとって必携の一冊と言えるだろう。
7 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
タイトルに「入門」と銘打っているだけあって，言語統計を初めて学ぶ人にとって非常に有益な本だと思いました。解説も平易で例題も豊富です。単に統計手法を紹介するだけでなく，データを使った言語研究をどのように進めていけばよいかがわかりやすくまとめられています。CD-ROMに入っているソフトウェアはエクセル上で動くので，本の内容をまねながら自分のデータで分析してみることができます。英語学や日本語学を学んでいる人が卒論や修論を書く際にも役立つ印象です。
コーパス以外の言語研究（意味論や音韻論など）への応用例や，日本語・英語だけでなく他の言語を使った分析実例があれば，とも感じますが，言語研究への入り口としては非常におすすめできる入門書と言えるでしょう。
コーパス以外の言語研究（意味論や音韻論など）への応用例や，日本語・英語だけでなく他の言語を使った分析実例があれば，とも感じますが，言語研究への入り口としては非常におすすめできる入門書と言えるでしょう。
リストマニア
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