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yoshitake-takebayashi
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package lessR による分散分析の実行 •1要因分散分析 (群間比較デザイン) •1要因分散分析 (反復測定デザイン) •2要因分散分析 (群間比較) ※釣り合い型データに限る reporting guideline (群間比較デザイン)
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R ・ RStudio の導入ANOVA with lessR
- between group design -
DARM 勉 強 会 #1 2013.01.20
広島大学総合科学研究科博士課程後期2年竹林 由武
R ・ RStudio の導入
R の分散分析用パッケージa)car パッケージの anova
非釣り合い型データに対応している (※ 平方和タイプ II &III)効果量や信頼区間は自力で出さないといけない.
b)anovakun非釣り合い型データに対応している (※ 平方和タイプ II &III)球面性の検定もやってくれる多重比較もやってくれる ( 修正 bonferroni)効果量を算出してくれる
c)lessR の ANOVA算出される結果は,平方和タイプ I に基づく ( タイプを指定できない )多重比較もやってくれる (TurkeyHSD)多重比較の結果を信頼性区間で出してくれる効果量の算出,図のプロットまで自動でやってくれる他の解析も lessR で可能
R ・ RStudio の導入
lessR
対応している解析方法
分散分析
相関分析
回帰 重回帰分析 •ロジスティック回帰分析
探索的因子分析
確認的因子分析
R ・ RStudio の導入
lessRマニュアル
http://cran.r-project.org/web/packages/lessR/
lessR.pdf
これを読めば,全てが書いてある
少ないコードでたくさん
アウトプットが出るよう
にしてみたよ。
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析1 要因の分散分析
完全無作為化デザイン : CR デザイン
サンプルデータ
被験者 32 名 (8 名ずつ各条件にランダム割り付け )
独立変数:語の記銘方法
free= 自由再生
repeat= 反復再生
sentence= 語を使用した文を生成
image= 語を想像する
従属変数:語の再生成績
factor
free repeat sentence image
9 6 10 9
7 5 13 11
8 6 8 13
8 3 13 14
12 6 12 16
11 7 14 12
8 10 14 15
13 9 16 14
「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」
森敏昭 吉田寿夫 • ( 著 ) 北大路書房 pp87 より
データファイル名 example.recall.csv
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析データファイルの読み込み
① ディレクトリの指定
#1 「 session 」⇒ 「 set working directory 」⇒「 choose
Directory 」
#2 データが入っているフォルダを選択
② ファイルの読み込み
mydata <- read.csv(“example.cr.csv”,
header=T)csv ファイルを読
め ファイル名 1 行目はラベル矢印以下を矢印前にぶち込め
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析分析の実行① package 「 lessR 」を読み込む
コマンド入力だと… > library(lessR)
package リストでチェックを入れても OK
② 分析モデルの指定
> ANOVA (score~condition, data=mydata)
ANOVA せ
よ 従属変数 独立変数 データセット
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析アウトプット①背景 アウトプット② 記述統計量
アウトプット③ 分散分析の結果
n 数 平均 標準偏差 最小値 最大値
自由度 平方和 平均平方和 F 値 有意確率
残差
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析アウトプット④ 効果サイズ アウトプット⑤ 多重比較
アウトプット⑥ 残差,標準残差
η2
η2p
ω2① 条件間の平均差②95% 信頼区間の下限③95% 信頼区間の上限④ 調整済み p 値
① ② ③ ④ ⑤
① 条件② 実測値③ 実測値 - 残差④ 残差⑤ 標準残差
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析プロット
各条件の実測値,と平均値
各条件間の平均差と信頼区間信頼区間が 0 をまたいでなければ有意
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析1 要因の分散分析
乱塊法: RB デザイン (randomized block design)
サンプルデータ
被験者 8 名
独立変数:国語教材の教授法
4 条件
従属変数:国語の理解度
データの読み込みmydata2 <- read.csv(“example.rb.csv”, header=T)
分析モデルの指定ANOVA (score~condition+subject, data=mydata2)
factor
subject free repeatsenten
ceimage
1 9 6 10 9
2 7 5 13 11
3 8 6 8 13
4 8 3 13 14
5 12 6 12 16
6 11 7 14 12
7 8 10 14 15
8 13 9 16 14「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」
森敏昭 吉田寿夫 • ( 著 ) 北大路書房 pp92 より
データファイル名 example.rb.csv
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析←subject がブロック変数になっていることを確認
← ブロック要因の効果
← ブロック要因の効果は ICC← 条件の効果量は ω2
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析
← ブロック要因の効果は ICC
↑実測値のプロット
各被験者の実測値 - 残差の折れ線グラフ
↑各測定値の残差
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析2要因の分散分析
完全無作為化要因計画: CRF デザイン (completely randomized factorial
design)
サンプルデータ
被験者 40 名
独立変数: factor1, factor2
( 共に between)
2要因 ( 各4水準 )
従属変数: data
データの読み込みmydata3 <- read.csv(“example.crf.csv”, header=T)
分析モデルの指定ANOVA (score~factorA+factorB, data=mydata3)
「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」
森敏昭 吉田寿夫 • ( 著 ) 北大路書房 pp95 より
データファイル名 example.crf.csv
factor1 a1 a2
factor2 b1 b2 b3 b4 b1 b2 b3 b4
data
3 4 6 5 3 2 3 2
3 3 6 7 5 6 2 3
1 4 6 8 2 3 3 3
3 5 4 7 4 6 6 4
5 7 8 9 6 4 5 6
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析
←subject がブロック変数になっていることを確認
← 主効果← 交互作用
← 条件 交互作用の効果量は• ω2
R ・ RStudio の導入
lessR で分散分析
多重比較← 要因 A
← 要因 B
交互作用→
交互作用のプロット