研究生活に入って最初に知りたかったことは、研究の中身よりも、研究のやり方でした。いろんな方に、ばかにされながらも聞いて回りましたが、今でも重要なことだと思っています。このページでは、現在私が使っている小道具をご紹介しますが、これが必ずしも優れたものだと思っているわけではありません。これらを知らなかった方には情報提供をしつつ、もっといいアイディアをお持ちの方には是非教えて頂きたいと思っています。なおこのページはまだまだ暫定的なもので、今後順次充実させていきたいと考えています。

結論から言えば、初心者にはSPSS、それに不満を感じるようになったらSTATAではなくRをお奨めする。

R

公式サイト 日本のミラーサイト
便利な関連サイト(RjpWiki)
下記XEmacsとESSも参照
お奨めの理由

オープンソースのフリーウェアである。
自由にプログラミングできる。（STATAなど他のソフトでもできるようだが、経験がないので、比較はできない）
パッケージも爆発的に充実してきている。おそらく最新の開発が行われている。
Harvardでは（おそらく他の大学でも）GAUSSから意識的に乗り換えており、出身院生が全米の大学に就職するに従ってさらに普及すると思われる。雑誌のコードもRになっていくだろう。
R Commanderでインタラクティブに操作することも可能（但し私は使っていないので勝手は分からない）

デメリット？

英語であること

初心者にお勧めなのは
John Fox, An R and S-Plus Companion to Applied Regression (Sage Publications, 2002)

SPSS

メリットは、日本語であること。
また私は、データハンドリングではいまだにこちらの方が慣れていて便利。

STATA

これまで米国ではよく使われていた。アドインも豊富。
最近は、ウインドウでインタラクティブに操作することも可能
STATA transferも便利
デメリットは英語であること？
マニュアルで役に立ったのは、 Lawrence C. Hamilton, Statistics With Stata: Version 7 (Duxbury Press, 2003)
生存分析でよかったのは、 Mario Cleves et al., An Introduction to Survival Analysis Using Stata (STATA Press, 2002)

SAS

最初に使った統計ソフト。ひたすら不便で高いという記憶しかない。

統計分析を勉強しようと思った人なら誰しも、何をどう読めばよいかわからないと悩んだ経験をお持ちだろうと思います。しかし英語の勉強に似て、何をするべきかは、その人がどこまで習得しているか、また何を分析したいのかによって千差万別です。とりあえず私にとってのbreak throughは、HarvardにあるMath prefresherという授業を受けたことでした。これはウェブサイトを覗いて独学することも可能です。似たようなものは米国の大学院ではほうぼうにあるようです。例えば
Jeff Gill, Essential Mathematics for Political And Social Research (Cambridge University Press, 2006)
などは、おそらくそうした授業を活字にしたものだと思われます。日本の大学院でもこのようなものができればいいのですが・・・

XEmacs

Ｒもこの上で動かせる。

ESS

XEmacsで統計プログラムを書く時に、色分けやインデントで見やすくなる。
XEmacsにRとESSを組み込むやり方はここ。

LaTeX

私など昔、複雑な数式記号をどうやってパソコンで書くのだろうと思っていたが、それを可能にするのがこれ。
APSR, JOP, PAのstyle and bibliography filesはこのサイト

MikTex

Endnote
日本語も対応できるようになったみたいだが、私はまだアップデート版を持っていながらインストールしていないのでわからない。
様々な雑誌のスタイルだけでなく、Latexで使うBibtex（{}で括られた文献リストを見たら、これである。）へも変換可能。

Realsync
Norton Go Back
間違って消した時に備えて（実は経験がある）

野口式

エクスプローラのような画面で、自宅から大学のサーバにファイルを置いたりする

平林純『論理的にプレゼンする技術　聴き手の記憶に残る話し方の極意』（ソフトバンククリエイティヴ、2009年）
後半がよい。