Rを使った分析(二元配置分散分析)

■ 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

 


 繰り返しのない二元配置分散分析(ANOVA君を使った方法)

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("ch07-1.csv", header=TRUE, fileEncoding="CP932")
# fileEncoding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

 

ANOVA君を使えるようにする

これを右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れて
以下のように入力

source("anovakun_420.txt")

 

繰り返しのない二元配置分散分析の実行

anovakun(dat, "ABs", 2, 3, holm = T, peta = T)

“ABs”は被験者間を示し(sの左側が被験者間要因,右側が被験者内要因)
次の2と3で,要因Aが2水準,要因Bが3水準と指定
holm = T でHolmの方法による多重比較,peta = T で偏イータ2乗を出力
その他のオプションは, ANOVA君のサイトで確認

二元配置分散分析表(二要因とも繰り返しなし)

二元配置分散分析表(二要因とも繰り返しなし)

単純主効果検定

単純主効果検定

各水準の多重比較

各水準の多重比較

 

グラフ作図

dat$教室 などと書かなくていいようにattach

attach(dat)

要因を因子の型に変更

教室 <- factor(教室, labels=c("普通教室","CALL教室"))
クラスサイズ <- factor(クラスサイズ, labels=c("10人","20人","40人"))

par(family=””)でMacの場合,グラフに日本語表記をできるようにする
参照 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/graphs.html

par(family="HiraKakuPro-W3")  #Macの場合
interaction.plot(クラスサイズ, 教室, 点数, type="b",  pch=c(1,2))

type=”b”は点と線のプロット,pch=c(1,2) でマーカーの形式指定
参照 http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/53.html

交互作用の確認

交互作用の確認

 

 


■ 繰り返しのある二元配置分散分析(ANOVA君を使った方法)

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("ch07-2.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

 

ANOVA君を使えるようにする

これを右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れて
以下のように入力

source("anovakun_420.txt")

 

繰り返しのある二元配置分散分析の実行

anovakun(dat, "AsB", 2, 3, mau=T, auto=T, holm = T, peta=T)

“AsB”のAは被験者間,Bは被験者内(sの左側が被験者間,右側が被験者内)の指定
次の2と3で,要因Aが2水準,要因Bが3水準と指定
mau = T とするとMauchlyの球面性検定
auto = T とすることで必要があればGreenhouse-Geisserの調整を行う
holm = T でHolmの方法による多重比較,peta = T で偏イータ2乗を出力
その他のオプションは, ANOVA君のサイトを確認

Mauchlyの球面性検定

Mauchlyの球面性検定

二元配置分散分析表(繰り返しありとなし)

二元配置分散分析表(繰り返しありとなし)

単純主効果検定

単純主効果検定

各水準の多重比較

各水準の多重比較

 

グラフ作図
スタック形式に変更
参照 http://133.100.216.71/R_analysis/basic_data_frame01.html

x <- stack(dat[2:4])
y <- data.frame(dat$指導法, x)

要因を因子の型に変更

y$dat.指導法 <- factor(y$dat.指導法, labels=c("処置群","対照群"))

名義変数の順序を指定(グラフ作図用)

y$ind <- factor(y$ind,levels=c("事前","事後","遅延"))

変数名を戻す

names(y) <- c("指導法", "点数", "時間")

y$指導法 などと書かなくていいようにattach

attach(y)

par(family=””)でMacの場合,グラフに日本語表記をできるようにする
参照 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/graphs.html

par(family="HiraKakuPro-W3")
interaction.plot(時間, 指導法, 点数, type="b",  pch=c(1,2))

type=”b”は点と線のプロット,pch=c(1,2) でマーカーの形式指定
参照 http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/53.html

交互作用の確認

交互作用の確認

 

 


■ Rcommanderを使う場合

繰り返しのない二元配置分散分析をRコマンダーで行う方法は,
Rによる心理・調査データ解析』緒賀 郷志 (著) に説明がある。

ただし,繰り返しのある二元配置分散分析は R コマンダーでは
実行できないため,上記に説明している,コンソールでコードを
書いて行うか,ANOVA4 on the Web を使うとよい。

 


[`tweetmeme` not found]
Facebook にシェア
このエントリーをはてなブックマークに追加
[`evernote` not found]