RでMplusがもっと便利にーmplusAutomationパッケージー #Hiroshimar05
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2015年9月19日に開催されたHiRoshima.Rでの発表資料です。
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- 2. この発表の予定 • ⾃自⼰己紹介 • Mplusについて • mplusAutomationパッケージの紹介 • データ整形 • 分析の実⾏行行 • 出⼒力力の調整 2
- 3. 自己紹介 • 徳岡 ⼤大（とくおか まさる） • 広島⼤大学⼤大学院教育学研究科D4 • 動機づけ，⽬目標理理論論なんかの研究してます • R歴：4年年⽬目。思い通りに関数とか使えないし作れない まだまだ初⼼心者 • twitter: @t_̲macya • DARM（RとMplusを使⽤用した医療療・⼼心理理データ解析勉強会） を主催しています。今年年も1回くらいは開催したい。。 3
- 4. 本発表のモチベーション • これまでHiRoshima.Rに参加できなかった無念念 • なんだか今回は発表者が少なそう，チャンスかも？ • せっかく参加するなら⾃自分の覚書としての発表を • あと⾃自⼰己紹介のため 4
- 5. ところでMplusって知ってますか？ • Muthén & Muthénが作成した統計解析ソフト • 構造⽅方程式モデリングを使⽤用する分析ならほとんど 実装されている • マルチレベルSEM，潜在混合分布モデル，項⽬目反 応理理論論とSEMを組み合わせた分析等 • 打ち切切り，カウント，カテゴリカルデータ対応 • ⽋欠損値への対応も充実（デフォルトでFIML） • もちろんベイズ推定だって可能 • コードが⽐比較的単純！ • 解析速度度も速い！！(Rstanで19秒がMplusで0秒) 5
- 6. Mplusの基本 • 主に３種類のファイルがある • .inp：inputファイル。ここにモデルを書いたり， データを読み込むコード書いたりする • .out：outputファイル分析結果を出⼒力力する ファイル。inputファイルを⾛走らせると⾃自動的に ⽣生成される • .txt, .dat, .csv:読み込ませるデータセットが ⼊入ったファイル。変数はinputファイルで指定 するので，変数名がない（１⾏行行⽬目からデータが 始まる）状態にしておく必要がある 6
- 7. こんな感じのコード 7 • CFAの場合 • 12項⽬目4因⼦子モデル • 因⼦子の分散を1に固定 • 因⼦子負荷量量は⾃自由推定
- 8. こんな感じの出力 8
- 9. 図も簡単にできる 9
- 10. 日本語の解説書だってある！ • 13章の潜在曲線モデルを 書きました • ぜひご贔屓に！ • Slideshare にも⼩小杉先⽣生や 関⻄西学院⼤大学の清⽔水先⽣生の Mplusに関する資料料が 転がっています • http://www.slideshare.net/KojiKosugi/ mplus-‐‑‒tutorial • http://www.slideshare.net/simizu706/ mplus-‐‑‒lecture-‐‑‒1?related=1 • http://www.slideshare.net/simizu706/ mplus-‐‑‒lecture-‐‑‒2?related=2 10
- 11. Mplusのデメリット • 残念念ながら有料料 • デモ版：無料料！従属変数6つまで，独⽴立立変数２つ まで，2レベルまで，分析はいろいろ可能 • ⽇日本語完全⾮非対応 • ファイルのパスに⽇日本語があるだけでエラー • １つのファイルは１種類の分析に対応するので， ファイル数が増えがち • データセットに変数名を⼊入れてはいけないので， そのままではRで使⽤用するファイルと連携や共有 しにくい • データハンドリングは苦⼿手な気がする (実はできる)11
- 12. なぜR勉強会でMplus?? 12 • Rはちゃんと使えれば，データハンドリングもグラ フィカルな部分もきれいにできる！ • 基本的な分析はRに任せて，複雑なモデルのときに Mplusを使っていけば，Mplusのデメリットはだい たい解決!!…する？ • Mplusではデータセットに変数名が含まれてはい けない。めんどくさい作業がのこってしまう • モデル⽐比較やクラスターの数を求める場合，分析 数は増えるので，ファイルは多くなり，結果を⾒見見 ⽐比べにくい • あとで分析をやり直す時にソフトウェアが異異なる のはけっこうめんどくさい
- 13. mplusAutomationパッケージ • Rで使⽤用したデータセットをMplus⽤用に整形可能 • R上でMplusを動かすことが可能 • つまり，R上に分析の流流れのログを残せる！ ＋α • 特定の指標のみを抽出可能 • 複数のモデルを⽐比較する時に並べて⽐比較可能 • そのまま論論⽂文等に報告可能な形での出⼒力力も可能 • クラスター数を変化させた分析もコードやファイル 数を減らし，簡便便に実⾏行行可能 13
- 14. 今回扱う仮想データの紹介 • 徳岡・杉村・前⽥田（投稿中）のデータに基づく仮想 データセット • ２ (習得，遂⾏行行)✖２ (接近，回避)の組み合わせで ４つの質の異異なる⽬目標を測定しているつもり • 互いに相関しあう4因⼦子が仮定されている • 本当に4因⼦子構造が適切切なのか • 習得と遂⾏行行，接近と回避が弁別される構造を 持っているか検討したい • 最終的には7つのモデルを⽐比較する必要あり 14
- 15. R上でMplusの実行 • runModels関数 • データのファイルとMplusのinputファイルが保 存されているフォルダのパスをしてするだけ • 指定したフォルダ内の.inpファイルを全て実⾏行行 • サブフォルダのファイルまで⾛走らせたい場合は引数 に • 変更更を加えた.inpファイルだけ実⾏行行したい場合は 引数に 15
- 16. 結果の抽出１ • extractModelSummaries関数 • フォルダのパスを引数に指定 • サブフォルダがあるならrecursive = TRUEも • Dataframeにsummariesが格納される • 特定のファイルのみ出⼒力力したい場合は引数に のように指定 ”ファイル名.*”のように拡張⼦子の代わりに”*”を 16
- 18. パスの指定が面倒くさい人に朗報 • mplusAutomationが参照のするのはRで指定されて いるディレクトリ ⽅方法１ • setwd()でMplusのデータが含まれるフォルダを ディレクトリに指定すればフォルダまでのパスを指 定しなくても簡単に実⾏行行できる！ • runModels () • extractModelSummaries () 18
- 19. パスの指定が面倒くさい人に朗報 ⽅方法２（途中に⽇日本語があると動かない） • Mplusのデータが含まれるフォルダを現在使ってい るプロジェクトに⼊入れ，サブフォルダまで実⾏行行！ • runModels (recursive = TRUE) • extractModelSummaries (recursive = TRUE) • RとMplusの両⽅方の分析コードがプロジェクト単位で まとめられるので，データ管理理もらくらく • MacとWindowsのどちらも同じコードでOK! 19
- 20. 結果の抽出３：並び替え • データフレームの変数名のところをクリックすると 昇順や降降順に並び替えられる • 今回はAICに基づいて並び替えた • 適合度度の⾼高いモデルがわかりやすい！！ • write.csv関数とかで出⼒力力すればそのまま使える！ 20
- 23. HTMLの表にもできる 23
- 24. モデルパラメタも抽出可能１ • extractModelParameters関数 • 引数としてフォルダ名orファイル名までのパスを 記述してmodelResultsに結果を格納 • フォルダの指定でフォルダ内のすべてのinput ファイルの結果が格納される 24
- 28. ちなみに実はR上で全部できる • R上でMplusのinputファイルを作成も可能 • 変数はRのデータセットのものを利利⽤用できる！ • 注意：プロジェクトやディレクトリまでに⽇日本語の パスがあるとたぶん動きません 28
- 29. Rで作成したinputファイルを実行 • mplusModeler関数を使⽤用 • 引数に指定した.datファイルにデータセットが 変換される • run = 0L にするとdatasetとinputファイルは 作成されるが，解析は⾏行行われない • ファイルは作業ディレクトリの中に⽣生成される 29
- 30. 結果の抽出１ 30
- 32. Mplus用データセットを作成するだけ • 変数名を⾃自分で指定する必要なくなる • 出⼒力力をMplusのEditorに貼り付けてモデルを書けば 変数を間違えて書いてしまうこともなくなる 32
- 33. まとめ • mplusAutomationの基本関数 • runModels ( )：指定したフォルダ内のinput ファイルの実⾏行行 • extractModelSummaries ( )：指定した フォルダ内のoutputファイルの適合度度指標を データフレームとして出⼒力力 • extractModelParameters ( )：指定したファイル （複数指定も可）の推定パラメタを出⼒力力 • いずれもファイルやフォルダまでのフルパスを 書いて指⽰示することが必要 • ほかにも尤度度⽐比検定などの便便利利な機能もある 33