# 行の中で、「#」以降は、コメントアウトで処理しません。
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# Cドライブにv02dataというフォルダーを作り、v02c6animal.csv を置いているという設定
# データの読み込み
YOKO
<- read.csv("C:/v02data/v02c6animal.csv")
# パッケージreshapeを使用 (要インストール)
library(reshape)
# データを展開して「TATE」というデータフレームに代入
# variable という変数に「SHOKI」「ZENKI」…などの値が代入され、
# value という変数に従属変数の値が代入される。
TATE
<- melt(YOKO, id=c("NOUSAIBOU","KOTAI"))
# データフレーム名を省略できるようにする
attach(TATE)
# 記述統計
tapply(value,
list(NOUSAIBOU, variable), mean)
tapply(value,
list(NOUSAIBOU, variable), sd)
interaction.plot(variable,
NOUSAIBOU, value)
# 分散分析
TWOWAYANOVA
<- aov(value ~ NOUSAIBOU * variable
+ Error(KOTAI + KOTAI:variable) )
summary(TWOWAYANOVA)
# 単純主効果の検定 (参加者内要因の水準別に行う場合)
# プールされた誤差項を用いた検定は自動的にできません。
# 以下のプログラムで水準別誤差項を用いた分散分析表を
# 出力し、検定統計量を自力で計算してください。
# 注:
ここで使うのはYOKOです。TATEにしないでください。
JIKIgaSHOKI
<- aov(SHOKI ~ NOUSAIBOU, data=YOKO)
summary(JIKIgaSHOKI)
TukeyHSD(JIKIgaSHOKI)
JIKIgaZENKI
<- aov(ZENKI ~ NOUSAIBOU, data=YOKO)
summary(JIKIgaZENKI)
TukeyHSD(JIKIgaZENKI)
JIKIgaKOUKI
<- aov(KOUKI ~ NOUSAIBOU, data=YOKO)
summary(JIKIgaKOUKI)
TukeyHSD(JIKIgaKOUKI)
JIKIgaSHUUKI
<- aov(SHUUKI ~ NOUSAIBOU, data=YOKO)
summary(JIKIgaSHUUKI)
TukeyHSD(JIKIgaSHUUKI)
# 単純主効果の検定 (参加者間要因の水準別に行う場合)
# プールされた誤差項を用いた検定は自動的にできません。
# 以下のプログラムで水準別誤差項を用いた分散分析表を
# 出力し、検定統計量を自力で計算してください。
NOUSAIBOUgaJIKKENJOUKEN
<- aov(value ~ KOTAI + variable,
data=TATE, subset=(NOUSAIBOU=="glur2q") )
summary(NOUSAIBOUgaJIKKENJOUKEN)
TukeyHSD(NOUSAIBOUgaJIKKENJOUKEN)
NOUSAIBOUgaBETSUSOUSA
<- aov(value ~ KOTAI + variable,
data=TATE, subset=(NOUSAIBOU=="lacz") )
summary(NOUSAIBOUgaBETSUSOUSA)
TukeyHSD(NOUSAIBOUgaBETSUSOUSA)
NOUSAIBOUgaMUSOUSA
<- aov(value ~ KOTAI + variable,
data=TATE, subset=(NOUSAIBOU=="sham") )
summary(NOUSAIBOUgaMUSOUSA)
TukeyHSD(NOUSAIBOUgaMUSOUSA)
NOUSAIBOUgaMISHUJUTSU
<- aov(value ~ KOTAI + variable,
data=TATE, subset=(NOUSAIBOU=="no") )
summary(NOUSAIBOUgaMISHUJUTSU)
TukeyHSD(NOUSAIBOUgaMISHUJUTSU)
# データフレーム名の省略を解除する
detach(TATE)
# 参考文献
# 山田剛史・村井潤一郎・杉澤武俊 (2015). Rによる心理データ解析 ナカニシヤ出版, p.51-54.
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# 2017.02.23 橋本貴充・荘島宏二郎