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ANOVA 君を使った分散分析広島大学 教育学研究科学習心理学研究室 (D1)山根 嵩史
お品 き書 R で分散分析をしよう  -ANOVA 君とは  -ANOVA 君の入手・読み込み  -ANOVA 君の使い方  -ANOVA 君の引数 ( 多重比較 ) ANOVA 君をもっと便利に  -repAnova とは  -repAn...
 所属:広島大学教育学研究科 学習心理学研究室(D1) 専門領域:記憶 / メタ記憶 R 使用暦: 3 年弱 Twitter :      @T_Yamane自己紹介
なんで HSP で発表を? 
…僕にも何がなんだか気がついたら発表することになっていました。 
お品 き書 R で分散分析をしよう  -ANOVA 君とは  -ANOVA 君の入手・読み込み  -ANOVA 君の使い方  -ANOVA 君の引数 ( 多重比較 ) ANOVA 君をもっと便利に  -repAnova とは  -repAn...
一元配置の分散分析を行う  oneway.test 関数高度な分析に対応した aov 関数, anova 関数 ⇒ 出力がちょっと不親切 ⇒ 多重比較までまとめてやってほしい     R あるあるR で分散分析
井関龍太 先生 ( 理化学研究所 ) によって 作成された,分散分析用の関数R で分散分析をするならとりあえずこれでOK出力も美しい!ANOVA とは君
 参加者間要因,参加者内要因,  またはその両方を含む分散分析  # 何でもできる! 単純主効果の検討,多重比較  # 一度でできる! 効果量の算出  # 重要!! 要するに,分散分析に必要なものはほとんど 備わっていますANOVA で...
 井関先生のホームページより最新版をダウンロード ※ 2013.05.07 時点では anovakun_433 R のワーキングディレクトリに入れておきましょうANOVA を する君 入手
 source 関数で ANOVA 君を読み込み※1 拡張子まで含めること※2 いわゆるパッケージとは読み込み方が違うので注意ANOVA を み む君 読 込  source(“anovakun_433.txt”)
 ANOVA 君の分析用にデータセットを作る・参加者間要因は縦に,参加者内要因は横に並べる  (ANOVA4 みたいなイメージ )  例 ) 参加者間要因     参加者内要因ANOVA の い データセット君 使 方①:を る作ID cla...
 2 要因以上の場合は入れ子状に  例 ) 2 要因参加者間      2 要因参加者内計画ANOVA の い データセット君 使 方①:を る作ID class gender001 A M 75002 A M 74003 A F 70004...
 “分散分析の実行は anovakun” 関数 “s” を挟んで左側に参加者間要因,右側に参加者内要因の文字 その後に各要因の水準数を追記 例 ) 3 要因参加者間計画    > anovakun(data,”ABCs”,3,2,2,…)...
 多重比較の指定  デフォルトでは Shaffer の方法による多重比較を行う   Holm の方法:   Holland-Copenhaver の方法: ANOVA の い オプションを君 使 方③:う使  anovakun( “ ”データ...
効果量の指定  偏 η2 乗: peta=T  ,オメガ 2 乗: omega=T  球面性の検定   Mauchly の球面性検定: mau=T などなど 詳しくはANOVA の い オプションを君 使 方③:う使
ANOVA …君は非常に便利ですがデータセットを作り直すのが…面倒くさい
ID class gender time1 time2 time3 ・・・001 B M 75 77 80002 A F 62 65 70003 A F 66 68 72004 C F 71 70 72005 A M 73 76 78006 B...
逆に考えるんだ「整形しなくても分析 できるようにすれば良い」と考えるんだrepAnova のご紹介
十河 ( そごう ) 宏行 先生 ( 愛媛大学 ) によって作成された ANOVA 君用のインターフェースANOVA 君を構成する関数を使って, 出力を更に見やすくrepAnova とは
 十河先生のホームページ  からダウンロード 読み込み方は ANOVA 君と同様 source 関数でrepAnova を み む入手,読 込  source("repAnova.r")
 分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者の識別番号が入力された列を指定repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( データ,“ ”参加者 “ ” “ ” “ ” …, 参加者間要因 , 参加者...
 分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者間要因変数が入力された列を指定 参加者間要因が無い場合には NULL 複数ある場合には   c(“○○” “, ××”)repAnova の い使 方①:関数repAnova  rep...
 分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者内要因変数が入力された列を指定 無い場合には NULL repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( “ ” “ ”データ, 参加者 , 参加者間要因 ...
 分散分析の実行は“ repAnova” 関数  比較する数値が入力された列名を指定repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( “ ” “ ” “ ”データ, 参加者 , 参加者間要因 , 参加者内要因 ,...
実行例time1 についてclass(3) と gender(2) で2 要因参加者間の分散分析ID class gender time1 time2 time3 ・・・001 B M 75 77 80002 A F 62 65 70003 A...
 repAnova は HTML ファイルで出力される ANOVA 君では“ A” ,“ a1”  だった要因名,水準名が  分かりやすく!   #repAnova の凄いポイント②repAnova の い使 方②:出力
 データ整形をしなくても,入力したままの状態から分散分析ができる! こんな状態にならなくて済む →repAnova を えば使 …
参考にした HPー fin -井関龍太のページ(http://www11.atpages.jp/~riseki/pukiwikiplus/index.php)十河研究室 HP(http://www.s12600.net/psy/index.ht...
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Anova君を使った分散分析

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Anova君を使った分散分析

  1. 1. ANOVA 君を使った分散分析広島大学 教育学研究科学習心理学研究室 (D1)山根 嵩史
  2. 2. お品 き書 R で分散分析をしよう  -ANOVA 君とは  -ANOVA 君の入手・読み込み  -ANOVA 君の使い方  -ANOVA 君の引数 ( 多重比較 ) ANOVA 君をもっと便利に  -repAnova とは  -repAnova の使い方
  3. 3.  所属:広島大学教育学研究科 学習心理学研究室(D1) 専門領域:記憶 / メタ記憶 R 使用暦: 3 年弱 Twitter :      @T_Yamane自己紹介
  4. 4. なんで HSP で発表を? 
  5. 5. …僕にも何がなんだか気がついたら発表することになっていました。 
  6. 6. お品 き書 R で分散分析をしよう  -ANOVA 君とは  -ANOVA 君の入手・読み込み  -ANOVA 君の使い方  -ANOVA 君の引数 ( 多重比較 ) ANOVA 君をもっと便利に  -repAnova とは  -repAnova の使い方
  7. 7. 一元配置の分散分析を行う  oneway.test 関数高度な分析に対応した aov 関数, anova 関数 ⇒ 出力がちょっと不親切 ⇒ 多重比較までまとめてやってほしい     R あるあるR で分散分析
  8. 8. 井関龍太 先生 ( 理化学研究所 ) によって 作成された,分散分析用の関数R で分散分析をするならとりあえずこれでOK出力も美しい!ANOVA とは君
  9. 9.  参加者間要因,参加者内要因,  またはその両方を含む分散分析  # 何でもできる! 単純主効果の検討,多重比較  # 一度でできる! 効果量の算出  # 重要!! 要するに,分散分析に必要なものはほとんど 備わっていますANOVA でできること君
  10. 10.  井関先生のホームページより最新版をダウンロード ※ 2013.05.07 時点では anovakun_433 R のワーキングディレクトリに入れておきましょうANOVA を する君 入手
  11. 11.  source 関数で ANOVA 君を読み込み※1 拡張子まで含めること※2 いわゆるパッケージとは読み込み方が違うので注意ANOVA を み む君 読 込  source(“anovakun_433.txt”)
  12. 12.  ANOVA 君の分析用にデータセットを作る・参加者間要因は縦に,参加者内要因は横に並べる  (ANOVA4 みたいなイメージ )  例 ) 参加者間要因     参加者内要因ANOVA の い データセット君 使 方①:を る作ID class001 A 75002 A 74003 B 60004 B 62ID time1 time2001 75 81002 74 83003 77 85004 74 80
  13. 13.  2 要因以上の場合は入れ子状に  例 ) 2 要因参加者間      2 要因参加者内計画ANOVA の い データセット君 使 方①:を る作ID class gender001 A M 75002 A M 74003 A F 70004 A F 71005 B M 60006 B M 62007 B F 58008 B F 58time1 time2ID test1 test2 test1 test2001 75 80 81 85002 74 79 83 88003 77 80 85 87004 74 82 80 83
  14. 14.  “分散分析の実行は anovakun” 関数 “s” を挟んで左側に参加者間要因,右側に参加者内要因の文字 その後に各要因の水準数を追記 例 ) 3 要因参加者間計画    > anovakun(data,”ABCs”,3,2,2,…)   2 つの参加者間要因と 1 つの参加者内要因の混合計画    > anovakun(data,”ABsC”,2,2,2,…)ANOVA の い君 使 方②:関数 anovakun  anovakun( データ,“ ”要因計画の型 …,各要因の水準数, )
  15. 15.  多重比較の指定  デフォルトでは Shaffer の方法による多重比較を行う   Holm の方法:   Holland-Copenhaver の方法: ANOVA の い オプションを君 使 方③:う使  anovakun( “ ”データ, 要因計画の型 ,各要因の水準数, holm=T)  anovakun( “ ”データ, 要因計画の型 ,各要因の水準数, hc=T)
  16. 16. 効果量の指定  偏 η2 乗: peta=T  ,オメガ 2 乗: omega=T  球面性の検定   Mauchly の球面性検定: mau=T などなど 詳しくはANOVA の い オプションを君 使 方③:う使
  17. 17. ANOVA …君は非常に便利ですがデータセットを作り直すのが…面倒くさい
  18. 18. ID class gender time1 time2 time3 ・・・001 B M 75 77 80002 A F 62 65 70003 A F 66 68 72004 C F 71 70 72005 A M 73 76 78006 B M 59 61 65・・・こういう…データから ID class001 A 75002 A 74003 B 60004 B 62ID time1 time2001 75 81002 74 83003 77 85004 74 80こういう subset を作るのが面倒だ!
  19. 19. 逆に考えるんだ「整形しなくても分析 できるようにすれば良い」と考えるんだrepAnova のご紹介
  20. 20. 十河 ( そごう ) 宏行 先生 ( 愛媛大学 ) によって作成された ANOVA 君用のインターフェースANOVA 君を構成する関数を使って, 出力を更に見やすくrepAnova とは
  21. 21.  十河先生のホームページ  からダウンロード 読み込み方は ANOVA 君と同様 source 関数でrepAnova を み む入手,読 込  source("repAnova.r")
  22. 22.  分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者の識別番号が入力された列を指定repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( データ,“ ”参加者 “ ” “ ” “ ” …, 参加者間要因 , 参加者内要因 , 従属変数 , )
  23. 23.  分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者間要因変数が入力された列を指定 参加者間要因が無い場合には NULL 複数ある場合には   c(“○○” “, ××”)repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( “ ”データ, 参加者 ,“ ”参加者間要因 “ ” “ ” …, 参加者内要因 , 従属変数 , )
  24. 24.  分散分析の実行は“ repAnova” 関数  参加者内要因変数が入力された列を指定 無い場合には NULL repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( “ ” “ ”データ, 参加者 , 参加者間要因 ,“ ”参加者内要因 “ ” …, 従属変数 , )
  25. 25.  分散分析の実行は“ repAnova” 関数  比較する数値が入力された列名を指定repAnova の い使 方①:関数repAnova  repAnova( “ ” “ ” “ ”データ, 参加者 , 参加者間要因 , 参加者内要因 ,“ ”従属変数 …, )
  26. 26. 実行例time1 についてclass(3) と gender(2) で2 要因参加者間の分散分析ID class gender time1 time2 time3 ・・・001 B M 75 77 80002 A F 62 65 70003 A F 66 68 72004 C F 71 70 72005 A M 73 76 78006 B M 59 61 65・・・  repAnova( データ ,“ID”, c(“class”,“gender”), NULL, “time1”) データ整形不要!  #repAnova の凄いポイント①
  27. 27.  repAnova は HTML ファイルで出力される ANOVA 君では“ A” ,“ a1”  だった要因名,水準名が  分かりやすく!   #repAnova の凄いポイント②repAnova の い使 方②:出力
  28. 28.  データ整形をしなくても,入力したままの状態から分散分析ができる! こんな状態にならなくて済む →repAnova を えば使 …
  29. 29. 参考にした HPー fin -井関龍太のページ(http://www11.atpages.jp/~riseki/pukiwikiplus/index.php)十河研究室 HP(http://www.s12600.net/psy/index.html)

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