anova君を使った分散分析

ANOVA君を使った分散分析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

広島大学教育学研究科

学習心理学研究室 (D1)

山根嵩史

お品書きお品書き

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









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

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。　

お品書きお品書き

















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

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！

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君とはANOVA君とは

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

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君でできることANOVA君でできること

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

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君を入手するANOVA君を入手する

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

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君を読み込むANOVA君を読み込む

　 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 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君の使い方①：データセットを作るANOVA君の使い方①：データセットを作る

ID class

001 A 75

002 A 74

003 B 60

004 B 62

ID time1 time2

001 75 81

002 74 83

003 77 85

004 74 80

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

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君の使い方①：データセットを作るANOVA君の使い方①：データセットを作る

ID class gender

001 A M 75

002 A M 74

003 A F 70

004 A F 71

005 B M 60

006 B M 62

007 B F 58

008 B F 58

time1 time2

ID test1 test2 test1 test2

001 75 80 81 85

002 74 79 83 88

003 77 80 85 87

004 74 82 80 83

“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,…)

“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君の使い方②：関数 anovakunANOVA君の使い方②：関数 anovakun

　 anovakun( データ，“ ”要因計画の型，各要因の水準数，… )

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：

　

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君の使い方③：オプションを使うANOVA君の使い方③：オプションを使う

　 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)

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

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君の使い方③：オプションを使うANOVA君の使い方③：オプションを使う

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 80

002 A F 62 65 70

003 A F 66 68 72

004 C F 71 70 72

005 A M 73 76 78

006 B M 59 61 65

･･･

こういう

データから… ID class

001 A 75

002 A 74

003 B 60

004 B 62

ID time1 time2

001 75 81

002 74 83

003 77 85

004 74 80

こういう subset を

作るのが面倒だ！

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

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

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を入手，読み込むrepAnovaを入手，読み込む

　 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


　参加者の識別番号が入力された列を指定

repAnovaの使い方①：関数repAnovarepAnovaの使い方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，… )


　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(“○○” “， ××”)


　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( “ ”データ，参加者，“ ”参加者間要因 “ ” “ ”，参加者内要因，従属変数，… )


　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

　


　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( “ ” “ ”データ，参加者，参加者間要因，“ ”参加者内要因 “ ”，従属変数，… )


　比較する数値が入力された列名を指定


　比較する数値が入力された列名を指定


　 repAnova( “ ” “ ” “ ”データ，参加者，参加者間要因，参加者内要因，“ ”従属変数，… )

実行例実行例

time1 について

class(3) と gender(2) で

2 要因参加者間の

分散分析

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 80

002 A F 62 65 70

003 A F 66 68 72

004 C F 71 70 72

005 A M 73 76 78

006 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 データ整形不要！　 #repAnova の凄いポイント①

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②

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②

repAnovaの使い方②：出力repAnovaの使い方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 →

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を使えば…repAnovaを使えば…

参考にした HP参考にした HP

ー fin －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)

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)

anova君を使った分散分析

Documents