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近年、Rなどのオープンソースのデータ解析環境が整ってきており、これらを活用することで、実験・測定・調査を行った結果に対して、研究者自身の手で高度な分析手法を適用できるようになった。
しかし、自然科学研究の多様化に伴い、研究者が扱わなければいけないデータの種類や量は増える一方である。また、データ解析手順も複雑化している。そのため自然科学系の実験分野においても、データ解析の再現性の重要性は高まっている。
Rでは解析の再現性を保証する方法としてRMarkdownが広く活用されている。その方法は本シリーズ第3巻『再現可能性のすゝめ』で詳しく解説されているが、本書はその実践集である。自然科学分野で主に取り扱うデータを想定した上で、RおよびRStudioを活用して、実験ノートやレポートをまとめあげる方法を、本書では具体例をあげつつ詳しく説明している。