[Rによるデータ分析入門]正誤表

拙著「Rによるデータ分析入門」に誤植が見つかりましたので訂正します。
2026年2月2日更新

第２刷対応済み(2025年5月10日発売)

P. ⅳ 9行目
(誤)高野祐介 (正) 高野佳佑

第1章　RとRStudioの基本動作

P.18 New Project Wizardは以下の図に差し替え

P.18 下から４行目
誤）上記のAとBには適当なフォルダー名とフォルダーの所在地を
正）上記のAとBにはフォルダーの所在地と適当なフォルダー名を

P.27 6行目 "tableone"は一つ不要（動作上は問題ありません）

誤）
install.packages(c("tydiverse","estimatr","modelsummary",
"psych","tableone","openxlsx","tableone", “sandwich”))
正）
install.packages(c("tydiverse","estimatr","modelsummary",
"psych","tableone","openxlsx", “sandwich”))

P.31 Chapter1.Rの５行目 "tableone"は一つ不要（動作上は問題ありません）

第2章　統計表の作成

P.65 下から11行目
誤）1um千円
正）1千円

第3章　回帰分析

P.73 上から7行目
誤）傾き：$${\hat{b}=}$$
正）傾き：$${\hat{\beta}=}$$

P.78 5行目 ｔ値の定義式の右辺の分母
誤) $${t=\frac{係数}{係数の標準偏差}}$$
正) $${ t=\frac{係数}{係数の標準誤差}}$$

P.82 下から10行目
誤）$${b_{1}}$$
正）$${\beta_{1}}$$

P.84 1行目
誤）たとえばageを1/12して（age_rev）築何か月かを示す指標にすると
正）たとえばageを1/12（age_rev）にすると

P.85　囲み、自由度調整済決定係数の最後の項
誤）$${\frac{1-1}{n-k}}$$
正）$${\frac{1-1}{n-k-1}}$$

P.88 上から6-7行目
誤）select(rent_total, y_hat, floor, age)
正）select(rent_total, y_hat, res, floor, age)

P.91 下から5行目
誤）results.doxc
正）results.docx

P.92 上から2行目
誤）msummary(results, …
正）msummary(regs, …

P.95 下から11行目
誤）0の値をとる
正）0か1の値をとる

P.102　上から3行目
誤）wage_census
正）wage-census

P.108 下から7行目
誤）性の賃金と年齢の関係
正）男性の賃金と年齢の関係

P.107 下から2行目
誤）dataf<- dataf %>% dlpyr::mutate(age_male=age*male)
正）dataf<- dataf %>% dplyr::mutate(age_male=age*male)

P.109 下から4行目
誤）使用するデータ：wage-census-ca.R
正）使用するデータ：wage-census-ca.csv

P.117　下から14行目
誤）男性ダミーの係数がマイナス
正）男性ダミーの係数がプラス

P.120 上から3-4行目
誤）係数bの意味
正）係数$${\beta}$$の意味

P.131 13行目　「これで回帰分析を実施します。」の後ろに以下の一文を挿入
“なお、Chapter3-4.Rでは「cityが"kunitachi_city"なら１」をとるダミー変数kunitachi_cityを作成し、下記の回帰分析に導入しています。”

P.137 6行目
誤）library("estimatr")
正）library(estimatr)

第4章　離散選択モデル

P.160 文章部上から2行目
誤）ほぼ数値が
正）ほぼ同じ数値が

P.161 上から1行目
誤）output="mrozrame"
正）output="data.frame"

P.162 上から3行目
誤）left cancered
正）left censored

P.162 下から6行目
誤）０か0以上か
正）０より大ききか、0以下か

P.170 上から10行目
誤）自民党を支持ている
正）自民党を支持している

第5章　差の差の分析とパネルデータ分析

P. 179 下から9行目、P.180下から5行目
誤）ITC
正）ICT

P. 181 2行目
誤）$${ Y_{Tit}-Y_{Tit} }$$
正）$${ Y_{Tit}-Y_{Tit-1} }$$

P. 181 7行目
誤）$${ Y_{Cit}-Y_{Cit} }$$
正）$${ Y_{Cit}-Y_{Cit-1} }$$

P. 181 9行目
誤）$${ (Y_{Tit} - Y_{Tit}) - (Y_{Cit} - Y_{Cit}) }$$
正）$${ (Y_{Tit} - Y_{Tit-1}) - (Y_{Cit} - Y_{Cit-1}) }$$

P. 183 7行目
誤）$${ Treat }$$
正）$${ Treat_i }$$

P.184 ボックス内の数式 　誤）a →　正）α

P.184 13行目（ボックス内の3つ目の数式）
誤）$${ Y_{T, 2004} =\beta_{1}Treat+}$$
正）$${ Y_{T, 2004} =\alpha +\beta_{1}Treat+}$$

P.185 4行目、7行目
誤）station=="shonandai"
正）station=="Shonandai"

P.185-186　chapter5-1.Rでmsummaryで推計結果を出力すると前後比較と差の差の分析のサンプル数（N of obs）が同一になってしまいます。以下のように(chapter5-1_rev.Rを参照) lm_robustを使わないで、代わりにmsummaryのオプションにvcov修正すると、サンプル数が正しく表示されます。
chapter5-1_rev.RはWEBサポートの本文で使用するデータからダウンロード可能です。
※"HC2"を指定する箇所がvcoc="HC2"となっていました。正しくはvcov="HC2"です(2025/4/3修正)

results <-
list(
"model1" =lm(rent_total~floor+age+dist+treat2004,data=dataf,station=="Shonandai"),
"model2" =lm(rent_total~floor+age+dist+treat+year2004+treat2004,data=dataf))
modelsummary::msummary(results, stars=TRUE,gof_omit='RMSE|AIC|BIC|Log.Lik.|F',vcov="HC2")

P.201 下から4行目
誤）Fixe-Effects
正）Fixed-Effects

P.203 表の第3列1行目
誤)　b →正）β

P.206　3行目
誤）$${+\alpha +bX_{i2}+\gamma_{1}D_{1}…}$$
正）$${+\alpha +\beta X_{i2}+\gamma_{1}D_{1}…}$$

P.231 下から4行目
誤）ｔ期も非参加なら１
正）ｔ期も非参加なら０

P.232　下から6行目～、「ここでは～回帰」を削除
最後に回帰分析結果を見ておきましょう。ここではｔ時点で労働組合に入っていない人が、t+1期にかけて組合に参加すると賃金が変化するかを見ようとしていますので、以下のようにdplyr::filter()関数でt-1時点に労働組合に入っていない人に限定したオブジェクトを作成します。
pdataf2 <- pdataf %>% dplyr::filter(plm::lag(pdataf$union)==0)
この新しいオブジェクトを使って実施した回帰分析の結果が以下です。説明変数はlag関数を使って1期前の値を用いています。

P.237　下から2行目、および3行目
誤）tidyer ::pivot_longer()関数を使います
正）tidyr ::pivot_longer()関数を使います

P.237　下から1行目
誤）tidier ::pivot_longer(~
正）tidyr ::pivot_longer(~

P.238　11行目
誤）caprate <-tidier ::pivot_longer(~
正）caprate <-tidyr ::pivot_longer(~

P.239　上から2行目
誤）yearの下に<char>と
正）yearの下に<chr>と

P.247 13行目
誤）ヒスパニックダミー（hisssp）
正）ヒスパニックダミー（hisp）

P.248 3-5行目
被説明変数に犯罪発声率→被説明変数に犯罪発生率
逮捕される確率(lprobarr)→逮捕される確率(lprbarr)
逮捕されたのち有罪になる確率(lprobconv)→逮捕される確率(lprbconv)
収監される確率(lprobpris)→収監される確率(lprbpris)

第6章　操作変数法

P.262 2行目
誤）fitstat=~ivwald+ivwald.p+sargan+sargan.p,se.below=TRUE)
正）fitstat=~ivf+ivf.p,se.below=TRUE)
※WEBサポートで配布されているChapter6-1.Rには変更ありません。

P.267 12行目
誤）Cigarret2
正）CigarettesSW

P.273 下から1行目
逮捕される確率（lprobarr）→逮捕される確率（lprbarr）

P.274
逮捕されたのち有罪になる確率(lprobconv)→逮捕される確率(lprbconv)
収監される確率(lprobpris)→収監される確率(lprbpris)

第7章　傾向スコア法

P.280 ボックス内
誤）使用するデータ：nswcps_pamatch.csv
正）使用するデータ：nswcps_psmatch.csv

P.292 13行目, 16行目 educ2とmarriedを追加
※P.291下から11行目の予測確率の計算でeduc2とmarriedが含まれているのに対して、P.292の処置効果の計算では含まれていないため、これを追加
誤）lm(re78 ~ treated+age+age2+educ+nodegree
正）lm(re78 ~ treated+age+age2+educ+educ2+married+nodegree
これにより表7.1の結果が以下のように変わり、P.293の数値も変更になります。

P.293 2行目, 3行目
誤）最小二乗法（OLS(unweighted)）では、treatedの係数は739と小さく
正）最小二乗法（OLS(unweighted)）では、treatedの係数は840と小さく
誤）傾向スコア回帰（PS-reg(weighted)）では、係数は1332と
正）傾向スコア回帰（PS-reg(weighted)）では、係数は1298と

P.302 12行目
誤）雇用の状況(empster_cat)
正）雇用の状況(empstat_edt)

補論

P.324 上から4行目
誤）背景を城に
正）背景を白に

P.354 下から3行目、P.355上から2行目
rent_totla→rent_total

参考文献

P.357 5行目
野口春子→野口晴子
P.357 9行目
久保克之→久保克行

次回改定時対応予定

P.102 2行目
（誤）wage_census2022.csv
（正）wage-census2022.csv

P.273 １行目
（誤）data(Feterlity,package='AER')
（正）data(Fertility,package='AER')

と、その行の最後の

（誤）あるいはFeterlity
（正）あるいはFertility

謝辞

正誤リストは、三河直斗先生（慶応義塾大学経済学部助教）、児玉直美先生（明治学院大学経済学部教授）、大野陽輝さん（東京経済大学黒田敏史ゼミ）、和田賢治先生（慶応義塾大学商学部教授）、FNさま（経済産業省）、安達晃史先生（同志社大学政策学部准教授）、i _sugxxx2さん（note.com上のWEBサポートへのコメントとして）にご指摘いただきました。ありがとうございました。