anova君とanovatan

統計ソフトRで行う分散分析

ANOVA君とanovatan

広島大学教育学研究科

山根嵩史

2014.11.29Hijiyama.R

自己紹介

氏名：山根嵩史

所属：広島大学大学院教育学研究科

教育人間科学専攻学習心理学研究室 (D2)

研究テーマ：メタ記憶，読解方略

R歴：4年程度

Mail： [email protected]

Twitter： @T_Yamane

お品書き【基本的な使い方】

ANOVA君の使い方

anovakun関数のオプション

【ちょっと応用的な使い方】

anovatan関数による単純単純主効果の検定

球面性の検定

信頼区間の算出

いざ分散分析！という時に...

Rの分散分析パッケージは使い勝手がいまいち

oneway.test関数⇒一元配置の分散分析を実行

aov関数，anova関数⇒分散分析表を作成

2要因以上の分散分析は？

交互作用が出た場合の下位検定は？

結局Rって不便なんじゃ...

Rあるある

ANOVA君とは？

井関龍太先生(理化学研究所)が作成された分散分析

用の関数

【ANOVA君でできること】

・被験者間要因，被験者内要因，混合計画の分散分析

・単純主効果の検定・様々な方法による多重比較

・効果量の算出，球面性の検定と自由度調整 etc...

Rで分散分析をするならとりあえずこれでOK

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）

場所：広島大学東広島キャンパス

6

井関先生のホームページより最新版をダウンロード

※2014.11.29時点ではanovakun_462

Rのワーキングディレクトリに保存しておきましょう

ANOVA君を入手する






球面性の検定


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(“anovakun_462.txt”)

ANOVA君を読み込む

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

※IDの列は不要

例)参加者間要因参加者内要因

ID class score

001 classA 75

002 classA 74

003 classB 60

004 classB 62

ID time1 time2

001 75 81

002 74 83

003 77 85

004 74 80

ANOVA君のデータセット

2要因以上の場合は入れ子状に

例) 2要因参加者間計画 2要因参加者内計画

ID class gender score

001 classA M 75

002 classA M 74

003 classA F 70

004 classA F 71

005 classB M 60

006 classB M 62

007 classB F 58

008 classB 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

ANOVA君のデータセット

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,…)

anovakun(データ, “要因計画の型”, 各要因の水準数，…)

ANOVA君を実行する

ヘッダをつけておけば，要因名・水準名を指定することもできる

その場合は水準数の入力は不要

anovakun(データ, “ABs”,

class = c(“classA”, “classB”), gender = c(“M”, “F”) )

要因・水準名の指定

ID class gender score

001 classA M 75

002 classA M 74

003 classA F 70

004 classA F 71

005 classB M 60

… … …

対応するヘッダと水準名を入力

水準名はc( )関数でまとめ，前後にダブルコーテーション

データと同じラベルでなくても可

日本語も可(ただし非推奨)

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：

その他にも，Shaffer1，Shaffer2，Welchの方法など

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)

多重比較の方法の指定

効果量の算出

算出する効果量の指定

偏イータ二乗：

一般化イータ二乗：

その他にも，イプシロン二乗(eps=T)，

オメガ二乗(omega=T)など

anovakun(データ，“要因計画の型”，各要因の水準数，peta=T)

anovakun(データ，“要因計画の型”，各要因の水準数，geta=T)

オプションで“copy = T”とすることで，出力を

クリップボードにコピーする

出力のコピー

anovakun(データ，“要因計画の型”，各要因の水準数，copy = T)

ANOVA君を実行してみましょう！！






球面性の検定


2次の交互作用の分析

anovakun関数では2次以上の交互作用の下位検定は行われない

anovatan関数で関心のある水準ごとにデータを分割する

書き方はanovakun関数と同様で，tfact=“○○”で分割する要因

を指定する

anovatan(データ, “ABsC”, class = c(“classA”, “classB”),

gender = c(“M”, “F”), time = c(“time1”, “time2”)

tfact =“gender”)

※2変数で分割したいときには，tfact = c(“gender”, “time”)

分散分析を適切に行うための条件である分散の

均質性が満たされているかどうかを確認する

特に反復測定デザインの時に必要

Mauchlyの球面性検定：mau=T

Harrisの多標本球面性検定：har=T

デフォルトでは自由度調整を行わないので，

調整したい場合は：lb = T

球面性の検定と自由度調整

anovakun(データ, “ABsC”, class = c(“classA”, “classB”),


har = T，lb = T)

信頼区間を記述統計量の表に追加する

Loftus-Massonの信頼区間：cilm=T

ペアワイズ信頼区間：cipair=T など

bgraph=“信頼区間のオプション名”で信頼区間つきの

棒グラフを出力


anovakun(データ, “ABsC”, class = c(“classA”, “classB”),


bgraph = “cilm”)

参考にしたHP

ー fin－

井関龍太のページ

(http://www11.atpages.jp/~riseki/pukiwikiplus/index.php)

分散分析のノート

(http://ofmind.net/doc/anova-note#TITLE)

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