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