── データー解析のためのプログラミング ──

調査者自身が計算機プログラムを作って， 野外調査から得られた莫大な量の複雑なデータを解析する ── とくに生態学のような 「非定型的なデーター構造」 と立ち向かわなければならない分野においては， その利点にはじつに様々である． まず， 大量のデータを (少しずつやり方を変えながら) 何度でも繰り返し高速に解析できるようになる． さらには， 今回の話題 提供で紹介される (たとえば「距離法」による空間解析などのような) 素朴で単純わかりやすい手法を採用できるので， 奇怪な近似確率分布や統計量を導入が回避できる． 「区画法」 「確率分布○○に従うと仮定」 といった元データの情報を損なうおそれのある 余分な操作をやらなくてよい …… などなど， その効用は 「表計算ソフトウェアにこき使われる単純労働量の減少」 といった量的な側面ばかりでなく， 質的な改善すらもたらすのかもしれない． 話題提供者に紹介していただく 「データーの構造と研究の目的に合致するような 解析道具を作り出していく方法論」 をもとに， 参加者の皆様とこの問題を議論したい．