# 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、v02c7emotion.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/v02c7emotion.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「PREGOOD」「PREBAD」「POSTGOOD」…

# 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="SANKASHA")

# データフレーム名を省略できるようにする

attach(TATE)

# 「JOUHOU」という変数を作る

JOUHOU <- factor(

ifelse( (variable=="PREGOOD" | variable=="PREBAD"), "nashi",

ifelse( (variable=="POSTGOOD" | variable=="POSTBAD"), "gakushuugo",

"uchikeshigo" ) )

)

# 「HYOUBAN」という変数を作る

HYOUBAN <- factor(

ifelse(

(variable=="PREGOOD" | variable=="POSTGOOD" | variable=="EXTGOOD"),

"yoi",

"warui"

)

)

# 記述統計

tapply(value, list(JOUHOU, HYOUBAN), mean)

tapply(value, list(JOUHOU, HYOUBAN), sd)

interaction.plot(JOUHOU, HYOUBAN, value)

# 分散分析

TWOWAYANOVA <- aov(value ~ JOUHOU * HYOUBAN

+ Error(SANKASHA / ( JOUHOU * HYOUBAN ) ) )

summary(TWOWAYANOVA)

# 単純主効果の検定 (評判内容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。

HYOUBANgaYOI <-

aov( value ~ SANKASHA + JOUHOU,

data=TATE, subset=(HYOUBAN=="yoi") )

summary(HYOUBANgaYOI)

TukeyHSD(HYOUBANgaYOI)

HYOUBANgaWARUI <-

aov( value ~ SANKASHA + JOUHOU,

data=TATE, subset=(HYOUBAN=="warui") )

summary(HYOUBANgaWARUI)

TukeyHSD(HYOUBANgaWARUI)

# 単純主効果の検定 (取得情報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。

# 多重比較は、実施に水準が2つしかないため不要です。

JOUHOUgaNASHI <-

aov( value ~ SANKASHA + HYOUBAN,

data=TATE, subset=(JOUHOU=="nashi") )

summary(JOUHOUgaNASHI)

JOUHOUgaGAKUSHUUGO <-

aov( value ~ SANKASHA + HYOUBAN,

data=TATE, subset=(JOUHOU=="gakushuugo") )

summary(JOUHOUgaGAKUSHUUGO)

JOUHOUgaUCHIKESHIGO <-

aov( value ~ SANKASHA + HYOUBAN,

data=TATE, subset=(JOUHOU=="uchikeshigo") )

summary(JOUHOUgaUCHIKESHIGO)

# 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.48-51.

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# 2017.02.23 橋本貴充・荘島宏二郎