■ 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$Groupなどとわざわざ書かなくても良いように指定
attach(dat)
グループごとの平均と標準偏差
table(Group) # 各グループの人数確認 tapply(Score, Group, mean) # 各グループの平均 tapply(Score, Group, sd) # 各グループの標準偏差
# psychパッケージを利用する場合 library(psych) describe.by(Score, list(Group))
等分散性の検定（Levene Test）
library(car) # car パッケージを使用 leveneTest(Score, Group, center=mean) # SPSSと同じ結果を得るためにはcenter=meanを指定
独立した（対応のない）t 検定の実行
t.test(Score~Group, var.equal=TRUE) # 等分散を仮定した t 検定 t.test(Score~Group, var.equal=FALSE) # 等分散を仮定しない t 検定（Welchの検定) # t.test(Score~Group) で t 検定をすると Welch の検定になる
箱ひげ図
boxplot(Score~Group)
■ 対応のある t 検定
データの読み込み
書籍使用データ（右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れる）
dat <- read.csv("ch05dependent.csv",header=TRUE,fileEncoding="CP932")
# fileEncoding="CP932"はMacの場合入れる
もしくは，Excel を開いてデータ範囲をコピーしてから読み込む
（クリップボードからのデータ読み込み）
Macの場合
dat <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE)
#header=TRUEで変数名を含む，FALSEにすると含まない
Windowsの場合
dat <- read.table(“clipboard", header=TRUE) #header=TRUEで変数名を含む，FALSEにすると含まない
データの加工
attachすることで，dat$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。
「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 t 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。