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データ入力が終わってから分析前にすること
- 1. データ入力が終わってから 分析する前にすること 広島大学大学院教育学研究科 徳岡大 1 R勉強会@広島(#HijiyamaR) 2014年11月29日
- 2. 自己紹介 •徳岡大（とくおかまさる） •広島大学大学院教育学研究科D3 •動機づけ，目標理論なんかの研究してます •R歴：3年 •twitter:@t_macya •DARM（RとMplusを使用した医療・心理データ解析勉強会） を主催しています 2
- 3. 次回DARMの宣伝 テーマ「混合モデルを使って反復測定分散分析をする」 発表者：井関龍太（独立行政法人理化学研究所） 【予定している内容】 ・混合モデルを使い一般的な反復測定分散分析の再現 ・欠損値があっても分析できることを確認 ・参加者ごとの総計をしなくても分析できることを確認 使用するRパッケージ( lmerTest, languageR) 日時：2014年12月21日13:00 ~ 16:30（予定） 参加申し込みサイト http://kokucheese.com/event/index/241100/ 3
- 4. 本発表のモチベーション Rだとかゆいところに手が届かないことが多い データ入力後から全部Rでやろうと思うと案外難しい 結局，ほかのソフトウェアに頼ってしまうこと多し 高度な分析に限らず，基本的なデータ解析から別のユーザー フレンドリー(？)なソフトウェアを使用するのでRに触れない エラー の頻出 helpを見ても わからない ググっても 意味わかんない 4
- 5. 本発表で扱うところ 5 データを入力 論文化 データ解析 基礎統計量 データハンドリング 仮説検討
- 6. 今回の発表のゴール データ入力後，基礎統計量の算出までをRでやれる／ やってみようと思える データハンドリング ・入力ミスの検出，四則演算，データフレームいじり 基礎統計量の算出 ・平均，標準偏差，範囲，信頼性係数（α係数）， 相関係数，偏相関係数 ほかのソフトウェアと連携できる R上で編集したデータセットをテキストやcsvへ出力 Rを使う仲間が増える 頼れる人が増えて（私が）幸せ 6
- 8. 8 気がつけば因子分析と 尺度の信頼性の話に… どうしてこうなった
- 9. ということで，本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 9 データの 読み込み
- 10. ということで，本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 10 データの 読み込み
- 11. 扱う仮想データの説明 N= 120 2つの達成目標尺度（MAGQとAGQ-R）７件法 各3項目ずつ合計24項目 •習得接近目標(MAGQとAGQ-R)：習得を目指す •習得回避目標(AGQ-R):習得の失敗回避を目指して努力する •習得回避目標(MAGQ)：習得の失敗回避を目指して努力を 避ける •遂行接近目標(MAGQとAGQ-R) ：有能さの証明を目指す •遂行回避目標(MAGQとAGQ-R) ：無能さの証明回避を目指す 性別：１．男性，２．女性 11
- 12. 扱う仮想データの説明 12 Excel上ではこんな感じ 欠測には “.”を入力
- 13. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 13 データの 読み込み
- 14. データの読み込み まず任意の場所にNew Projectを作成 プロジェクトを作成することで，Rがプロジェクトのフォルダ 内のデータを参照するようになるので，ディレクトリの設定が 不要となり便利 ※ただし，Rstudioを使用している人に限る 14 ここに現在のプロジェクト が表示される ここをクリックして プロジェクトの作成
- 15. データの読み込み クリップボードからデータを読み込む 1．まずRに読み込ませたいデータをコピー 2．以下のコードを実行！ ※psychパッケージをインストールしていない場合 15 > library(psych) > dat<-read.clipboard(na.strings=".") > install.packages("psych") 欠測を“.” として指定
- 17. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 17 データの 読み込み
- 18. 入力ミスやおかしな回答を検出 ヒストグラムで分布を確認 18 > hist(dat$v9) datというデータ セットの中にある v9を指定
- 19. もっと楽に全部確認したい Describe関数の使用（psychパッケージ） 19 > describe(dat[2:25]) 2列目～25列目 までを指定 ほかにも尖度や歪度も表示されます
- 20. おかしな値は欠測に ifelse関数の使用 20 > dat2<-dat#作業記録を残すため > #Max越えをNAに > dat2$v1<-ifelse(dat2$v1>7,NA,dat2$v1) > #min未満をNAに > dat2$v1<-ifelse(dat2$v1<1,NA,dat2$v1)
- 21. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 21 データの 読み込み
- 22. 合成変数をデータセットへ 新たな変数名を指定し，そこへ格納 そのほかの変数でも同様に実行 22 > dat3<-dat2 #作業記録を残すため > dat3$magq_map<-(dat3$v1+dat3$v5+dat3$v9)/3
- 23. ということで，本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 23 データの 読み込み
- 24. 必要な変数だけのデータセット作成 subset関数の使用 その① その② 24 > dat4<-subset(dat3,select=c(gender,magq_map)) > dat4<subset(dat3,select=gender:agqr_pav)) select=c( )では( )内に必要な変数名を記述 select=○:□では○と□が連続している必要あり
- 25. 必要な変数だけのデータセット作成 不要な変数を除外する方法 ちなみに・・・ 25 > dat4<-dat3 > dat4<-dat4[,-1:-25] > dat4<-dat[-1:-25,] [ ]内に”,”を忘れないよう注意 1列目から25列目までを削除 “,”の手前に-1:-25を入力した 場合，1行目から25行目まで が削除される > dat4<-subset(dat,gender==1) genderが1の参加者のみを 抽出！
- 26. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 26 データの 読み込み
- 27. 平均，標準偏差，範囲の算出 describe関数（psychパッケージ） グループ別に知りたい！ 27 > describe(dat4[-1]) [ -1 ]とすることで1列目以外 の変数について算出 > describeBy(dat4,dat4$gender) “$”の後ろに入力する変数別に describe関数が実行される
- 28. 度数分布 table関数 28 > table(dat$gender,exclude=NULL) exclude=NULLとすることで， 欠測もカウント可能 1 2 <NA> 64 54 2
- 29. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 29 データの 読み込み
- 30. 信頼性係数(cronbachのα) alpha関数（psychパッケージ） α係数を算出するためには，α係数算出のために必要な変数だ けを集めたデータフレームが必要 30 > magq_map<-subset(dat3,select=c(v1,v5,v9)) >alpha(magq_map,check.keys=FALSE) データフレームの作成 デフォルトでは，項目間で負の相関を持つ変数 があると自動的に逆転項目として処理するよう になっているので，逆転処理ないようにする。
- 31. α係数の出力はこんな感じ 31 とりあえずここを見る！ >print(alpha(magq_map,check.keys=FALSE),3) 表示桁数を変更可能！
- 32. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 32 データの 読み込み
- 33. 相関係数と無相関検定 corr.test関数（psychパッケージ） 相関係数，サンプルサイズ，有意確率の順に結果を出力 33 > corr.test(dat4[2:9]) 欠測はペアワイズされる
- 34. 相関係数の信頼区間 cor.test関数 34 > cor.test(dat4$magq_pap,dat4$agqr_pav)
- 35. 偏相関係数の算出 pcor.test関数（ppcorパッケージ） 欠測があると使用不可。ppcorパッケージの読み込み必要。 準備 35 > dat5<-dat4 > dat5<-na.omit(dat5) 欠測のあるデータを除外する
- 36. 偏相関係数の算出 1変数を統制したい場合 36 > pcor.test(dat5$magq_pap,dat$agqr_pav + dat5$gender) 3つ目に統制変数の指定
- 37. 偏相関係数の算出 2変数以上を統制したい場合 単相関のときは… 37 > pcor.test(dat5$magq_pap,dat5$agqr_pav, + dat5[ ,c("magq_pav", "agqr_pap")]) 2変数以上を統制する場合，[ ]内を,ではじめて，c( ) 内に統制したい変数を” ”でくくって指定する > cor.test(dat4$magq_pap, + dat4$agqr_pav)
- 38. 本発表の今後の流れ 扱うデータの説明 データハンドリング 入力ミス の確認 基礎統計量 変数の 合成 変数の 抽出 平均，標準偏差， 範囲 信頼性係数 相関係数， 偏相関係数 テキストファイル・csvファイルへの出力 38 データの 読み込み
- 39. 他のソフトウェアとの連携 csvファイルやテキストファイルに出力できる R上で編集したデータセットをMplusなどのソフトウェアでも 使用することができる！ csvファイルへの出力 39 > write.table(dat5,file="dat5.csv",sep=",",col.names=T, + row.names=F) file=“ ”でファイル名，sep=“,” セルごとに出力， col.names=T で列名出力，row.names=F で行名出力せず
- 40. 他のソフトウェアとの連携 テキストファイルへの出力 R上で編集したデータセットをMplusで使用する場合，csvや テキストファイルに列名が入らないほうが便利 40 sep=“t” でタブ区切りの出力，col.names=F で列名を出力無
- 41. 本発表で使った主な関数たち read.clipboard()…データの読み込み ifelse()…入力ミスを欠測に変換 describe()…平均，標準偏差，範囲などの計算 subset()…データや変数の抽出 table()…度数分布 print()…表示桁数の指定 alpha()…cronbachのα係数 corr.test()…相関係数 pcor.test()…偏相関係数 write.table()…他ファイルへ出力 41