Rを使った分析(t検定)

■ 分析前にやっておくこと

(1) Rのインストール
(2) 作業ディレクトリの確認と変更をしておく
(3) 作業ディレクトリにデータを入れておく
(4) 必要なパッケージをインストールしておく

 


■ 独立した(対応のない) t 検定

データの読み込み

書籍使用データ(右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れる)

dat <- read.csv("ch05independent.csv",header=TRUE,fileEncoding="CP932")
# fileEncoding="CP932"はMacの場合入れる

もしくは,Excel を開いてデータ範囲をコピーしてから読み込む
(クリップボードからのデータ読み込み)

Macの場合

dat <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE)  
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

Windowsの場合

dat <- read.table(“clipboard", header=TRUE) 
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

 

データの加工

グループ(クラス名)を因子の型に変更

dat$Group <- factor(dat$Group)   #ここでは上書きしています

attachすることで,dat$Groupなどとわざわざ書かなくても良いように指定

attach(dat)

 

グループごとの平均と標準偏差

table(Group)                # 各グループの人数確認
tapply(Score, Group, mean)  # 各グループの平均
tapply(Score, Group, sd)    # 各グループの標準偏差
# psychパッケージを利用する場合
library(psych)
describe.by(Score, list(Group))

 

等分散性の検定(Levene Test)

library(car)  # car パッケージを使用
leveneTest(Score, Group, center=mean) 
# SPSSと同じ結果を得るためにはcenter=meanを指定

 

独立した(対応のない)t 検定の実行

t.test(Score~Group, var.equal=TRUE)   # 等分散を仮定した 検定
t.test(Score~Group, var.equal=FALSE)  
# 等分散を仮定しない t 検定(Welchの検定)
# t.test(Score~Group) で t 検定をすると Welch の検定になる

 

箱ひげ図

 boxplot(Score~Group)

 


■ 対応のある t 検定

データの読み込み

書籍使用データ(右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れる)

dat <- read.csv("ch05dependent.csv",header=TRUE,fileEncoding="CP932")
# fileEncoding="CP932"はMacの場合入れる

もしくは,Excel を開いてデータ範囲をコピーしてから読み込む
(クリップボードからのデータ読み込み)

Macの場合

dat <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE)  
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

Windowsの場合

dat <- read.table(“clipboard", header=TRUE) 
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

 

データの加工

attachすることで,dat$First などとわざわざ書かなくても良いように指定

attach(dat)

 

平均や標準偏差などの記述統計の確認

library(psych)  # psychパッケージを使用
describe(First)
describe(Second)

 

対応のある t 検定の実行

t.test(First, Second, paired=TRUE)  # paired=TRUEで繰り返しありの指定

 

箱ひげ図

boxplot(First, Second)

 


■ Rcommanderを使う場合

library(Rcmdr)   # Rcommanderパッケージの読み込み

コンソールでデータの読み込みができている場合は,
<アクティブデータセットなし>をクリックし,datを選択。
参照 Rコマンダーでデータを読み込む場合

独立した(対応のない) t 検定

(1) データをRコマンダーから読み込んだ場合は,クラスを因子の型に
変更する。[データ]→[アクティブデータセット内の変数の管理]→[数値変数を
因子に変換]で,「変数」でGroupを選択し,「因子水準」は「数値で」に
チェックを入れ,変数の上書きをする。

(2) 記述統計は,[統計量]→[要約]→[数値による要約]を選び,
「層別して集約」でグループごとに算出。

(3) 等分散性の検定は,[統計量]→[分散]→[ルビーンの検定]を選び,
「中心的傾向」を「平均」にして計算する。

(4) t 検定は,[統計量]→[平均]→[独立サンプル t 検定]で実行。
「等分散と考えますか?」を Yes にすると 等分散を仮定した 検定,
No にすると, 等分散を仮定しない t 検定(Welchの検定) を実行する。

対応のある t 検定

(1) 記述統計は,[統計量]→[要約]→[数値による要約]を選ぶ。

(2) t 検定は,[統計量]→[平均]→[対応のある t 検定]で実行。

 

 

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