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ℛ 復習編
春学期にやったこと
★
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
用語の復習
ディレクトリの指定
データの読み込み
データの保存
cbind関数・rowMeans関数・tapply関数
逆転項目の処理
α係数
群分けの平均
分散分析
標準偏差：データの分布のばらつきを表す数値
独立変数：測定値に影響を与えると考えられる要因
従属変数：測定される測定値
要因：質的な独立変数
水準：質的な独立変数の値
対応あり=被験者内
対応なし=被験者間
ex) 性別
ex) 男性・女性
ex) 1回目と2回目の比較
ex) 男性と女性での比較
主効果
それぞれの要因が単独で従属変数に影響を及ぼす効果
交互作用
２つの要因の間に相互に影響しあう関係
それぞれでの要因単独のみでは説明できない効果
ディレクトリの指定
setwd(“ドライブ名:\\フォルダ名\\...”)
フォルダの区切りを示す記号が「￥」
ℛの画面では、//に変わります
全て半角英数字がおすすめ！
日本語が入っているとエラーが出る可能性あり
データの読み込み
read.csv(“○△□.csv”)
変数を作ってそこに代入しよう！
Data<-read.csv(“○△□.csv”)
必ずattach！！
attach(変数名)
attach関数を使うことで、データフレーム名
を毎回入力せずにデータフレーム内のデータ
を呼び出すことが出来る
「学生データ」というデータフレームから
身長の平均を出しましょう！
attachしないと
mean(学生データ$身長)
attachしていれば
mean(身長)
絶対しましょう！！
作業データの保存
作業データは、必要なコマンドをコピーして
メモ帳に貼り付けて保存しましょう！！
cbind関数
データフレーム内のデータを新しい変数に挿入
テスト結果<-cbind(国語,数学,英語)
カンマで区切ることを忘れずに！
rowMeans関数
各行の平均を求める
テスト結果の平均<-rowMeans(テスト結果)
１人１人の3教科合計の平均点が出てきます
tapply関数
指定されたデータをグループに分け、それぞれの
グループに対して関数を適用する
tapply(処理対象,グループ分けの変数,関数名)
関数名は、平均（mean）・標準偏差（sd）など
テスト結果を男女別の平均で比較したいとき
tapply(テストの結果の平均,性別,mean)
逆転項目の処理
最大値＋１－逆転項目の値
7件法（1~7）でQ1が逆転項目の場合
最大値が７なので
Q1r<-8-Q1
という式になります
α係数
内部一貫性（同じ尺度を構成する項目が同じよう
な値にまとまっているかどうか）の指標
質問紙による尺度を用いる際に重要な点
信頼性（測定の結果が一貫しているか）
妥当性（測ろうとしているものを正しく測ること
ができているか）
α係数の求め方
psychパッケージをインストールし、読み込む
library(psych)
尺度を作成後、α係数を確認
alpha(尺度の変数名)
一般的に値が0.7~0.8以上が基準
α係数が低い場合などは、
信頼性を下げる要因となる項目を削除
群わけの平均
要因型に変換するために、factor関数を用いる
明示的に順序を指定する場合、引数 levelを用いる
c関数は、データの値を統合させる関数
CateG<-factor(CateG,level=c(1,2,3))
要因型にしないと、
CateGは量として大小をもつ数値として扱われ
意図した分析と違う分析を実行してしまう！
引数labelを用いて名前の変数をつける
NameCateG
<-factor
(CateG,level=c(1,2,3),label=c(“A",“B",“C"))
tapply関数を用いて、それぞれの群の平均と標準偏差
を比較
分散分析
3つ以上の平均値を比較するための統計的方法
平均値が2つの場合は、ｔ検定を用いて比較
対応なしの1要因の分散分析
従属変数
summary(aov(分散分析の対象となる変数~
要因
群分けのための変数))
対応ありの1要因の分散分析
従属変数
summary(aov(分散分析の対象となる変数~
要因
群分けのための変数+個人差))
対応づけるための変数（個人差）の作り方
HumanID<-factor(rep(1:5,3))
HumanID
[1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Levels: 1 2 3 4 5
rep関数
指定した値を繰り返し回数分だけ繰り返した
データを作る
rep(値,繰り返し回数)
対応なしの2要因の分散分析
summary(aov(従属変数~要因１*要因２))
「要因１*要因２」は、要因１の主効果・要因２の主効果・
要因１と要因２を組み合わせた交互作用効果を全て含める
という意味
対応ありの2要因の分散分析
summary(aov(従属変数~要因１*要因２
+Error(個人差+個人差:要因１+個人差:要因２+
個人差:要因１:要因２)))
１要因のみ対応ありの分散分析
（要因１が対応ありで、要因２は対応なし）
summary(aov(従属変数~要因１*要因２
+Error(個人差:要因１+個人差:要因１:要因２)))
次回は …
t検定
の復習をします！！

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