January 15, 2009

大学、大学院がいるのか？　統計モデルを走らせることで学んだこと

そりゃ、いると思うが、教え方、指導法を考えるべきだと思う。というのは、振り返ってみると、授業でやったことは、あんまり役に立っていない。これはアメリカの大学院でも同じような気がする。 今、知っている統計学のことや、データの分析方法は、授業で学んだというより、実地で、つまり大学院のときにリサーチアシスタントをしたり、就職してからとかの経験から、やりながら吸収したという感じだ。 なかでも、統計学の手法で、マルチレベルモデリングというのがあって、これを専門？みたいにしていていて、人から質問が来たりする。日本語でも、本の章を書いたことがある。 で、一応、大学院でクラスをとってやったけど、そのときはわけがわからんかった。 で、実際やってみて、初めて理解できた。特に分かったと感じたのは、統計ソフトのSASでモデルを走らせたときだ。 マルチレベルモデルを走らせるシンタックスは以下の通り PROC MIXED; MODEL Y=X; RANDOM INTERCEPT ;  RUN; ちなみに、統計のクラスで最初に習う簡単なモデル（ＯＬＳ　モデル）　もこのように走らせることができる。 PROC MIXED; MODEL Y=X; RUN; え、、、、違いは、RANDOMというところだけ？ これにはびっくりした。というのは大学院では、１０週間かけて、ものすごい難しいなあ、と思いながら授業をとって、それでもよくわからないことが多かった。 でも、実際に使う場面となり、SAS言語でプログラムしてみると、RANDOMというコマンドのところが違うだけ？ PROC MIXEDというのはマルチレベルモデルを走らせることができるんだけど、RANDOMというのを使わないと、簡単なモデル、具体的にいうと、OLSモデルと同じになる。 OLSモデルってのは、まあ例えると三輪車。マルチレベルモデルは段換えつきの自転車、、、イメージ的にはね。 ポイントは、大学院のクラスとかで、あーだこーだと勉強しても分からなかったことが、実際にやってみると、ありゃ、RANDOMのところの違いだけ？ということを後で発見したこと。 授業を受ける最初のところで、それを知っていたら、苦労は１００分の１ですんだと思う。 もちろん、それだけじゃないけど、結局はそういうことということを知っていたら、その他の小難しい概念などがすーと入ってきたと思う。 やっぱり学び方とか、メソッドというのはある。それを無視するのは時間の無駄だ。   ブログの人気投票です。 http://blog.with2.net/link.php?709532