ggplot2

R(R言語) ノンパラメトリック検定(独立サンプルの比較、独立した2群の中心位置の比較、Mann-Whitney (マン・ウイットニー) 検定(U検定))、wilcox.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p84~90 # # # ノンパラメトリック検定 # 独立サンプルの比較 # 中心位置の比較 # 2つの中心位置に関する検定 # 独立した2群の中心位置 # Mann-Whitney (マン・ウイットニー) 検定 # …

R(R言語) ノンパラメトリック検定(適合度検定、分布の適合度(Shapiro-Wilk検定、シャピロ-ウィルク検定)、正規分布に関する検定、正規性の検定)、shapiro.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p66~74 # # # ノンパラメトリック検定 # 適合度検定 # 分布の適合度 (Shapiro-Wilk検定、シャピロ-ウィルク検定) # 正規分布に関する検定 # 正規性の検定 # # # データについて # # …

R(R言語) ノンパラメトリック検定(適合度検定、分布の適合度、K-S検定 (Kolmogorov-Smirnov検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定)、正規分布に関する検定)、ks.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p66~74 # # # ノンパラメトリック検定 # 適合度検定 # 分布の適合度 K-S検定 (Kolmogorov-Smirnov検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定) # 正規分布に関する検定 # # # データについ…

R(R言語) ノンパラメトリック検定(適合度検定、カイ二乗検定、基準値との比較、一様性の検定)、chisq.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p58~65 # # # ノンパラメトリック検定 # 適合度検定 # カイ二乗検定 # 基準値との比較 # 一様性の検定 # # # データや検定(分析、解析等)について # # ある大学で、アンケート調査を…

R(R言語) ノンパラメトリック検定(適合度検定、カイ二乗検定、割合の適合度、一様性の検定)、chisq.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p50~57 # # # ノンパラメトリック検定 # 適合度検定 # カイ二乗検定 # 割合の適合度 # 一様性の検定 # # # データや検定(分析、解析等)について # # 5つのチーズ (A, B, C, D, E) を…

R(R言語) ノンパラメトリック検定(二項検定、符号検定、検定比率0.5、母中央値がある値に等しいかどうかの検定、外れ値)、binom.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p40~47 # # # ノンパラメトリック検定 # 二項検定 # 符号検定 # 検定比率0.5 # 母中央値がある値に等しいかどうかの検定 # 外れ値 # # # データや検定(分析、解析等)について # # あ…

R(R言語) ノンパラメトリック検定(1つの割合に関する検定、基準値との比較、二項検定、両側仮説)、binom.test()

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p37~39 # # # ノンパラメトリック検定 # # # データや検定(分析、解析等)について # # 甘さの異なる2種類の食品AとBを試食してもらい、 # 以下のようにAとBのどちらの食品を好ましい…

R(R言語) ノンパラメトリック検定(1つの割合に関する検定、基準値との比較、二項検定、片側仮説)、binom.test(..., ..., alternative = "less")

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p24~34 # # # ノンパラメトリック検定 # # # データや検定(分析、解析等)について # # ある病院で、看護に関する総合的な満足度を以下のような二択の質問に回答する形式で、 # 患者…

ggplot2のお勉強。グループ化した棒グラフと積み上げ棒グラフの色を変更する。

Rコード # # まったくの仮想データを作成して使用する。 # # 擬似乱数のタネ set.seed(123) # 1から300まで90個の数値(整数)。 スマホ利用時間_単位分_vec <- as.integer(runif(90, 1, 300)) # 質的・カテゴリ変数。 # 1から3までのグループを30ずつ。 グル…

ggplot2のお勉強。積み上げ棒グラフ(グループ化)。

Rコード # # まったくの仮想データを作成して使用する。 # # 擬似乱数のタネ set.seed(123) # 1から300まで90個の数値(整数)。 スマホ利用時間_単位分_vec <- as.integer(runif(90, 1, 300)) # 質的・カテゴリ変数。 # 1から3までのグループを30ずつ。 グル…

ggplot2のお勉強。棒グラフ(棒をグループ化)。

Rコード # # まったくの仮想データを作成して使用する。 # # 擬似乱数のタネ set.seed(123) # 1から300まで90個の数値(整数)。 スマホ利用時間_単位分_vec <- as.integer(runif(90, 1, 300)) # 質的・カテゴリ変数。 # 1から3までのグループを30ずつ。 グル…

R(R言語) 正規分布していないデータを、対数をとって正規分布に変換してヒストグラム。

Rコード # # 参考にするデータと解説は、 #『パソコンで簡単! すぐできる生物統計 統計学の考え方から統計ソフトSPSSの使い方まで』 # p.131~133 # # # 正規分布していないデータを、対数をとって正規分布に変換してヒストグラム。 # x_vec <- c(0.91, 1.45…

R(R言語) 共分散分析(lm(), glm())

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによる回帰分析』p98~101 # # # 共分散分析 # 質的・カテゴリ変数を含んだ回帰分析は、共分散分析とも呼ばれる。 # 共分散分析の特徴は、質的変数に重点を置き、量的変数は補助因子となる。 # # # データについて #…

R(R言語)で、質的変数を含んだ回帰分析(層別した散布図が平行にならない場合。交互作用項)。lm(y ~ x1 + x2 + x1*x2, data = df), (y ~ x1 * x2), (y ~ x1:x2), (y ~ (x1 + x2)^2)

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによる回帰分析』p83~84 # # # 質的変数を含んだ回帰分析。 # 層別した散布図が平行にならない場合について。 # x1_vec <- c(1.1, 2.1, 3.2, 4.4, 5.2, 3.2, 4.1, 5.2, 6.3, 7.1) x2_fac <- factor(c(rep("A", 5), …

R(R言語)で、重回帰分析(重回帰分析における質的・カテゴリ変数の導入の前提条件。直線の傾きの等さ、または平行について)。

Rコード # # 使用するデータと解説は『SPSSによる回帰分析』p80~81 # # # 重回帰分析における質的・カテゴリ変数の導入の前提条件。 # 質的・カテゴリ変数"A", "B"とx1とyの直線の傾きの等さ、または平行について。 # x1_vec <- c(1.1, 2.1, 3.2, 4.4, 5.2, …

R(R言語)のshinyで楽しいアプリ作成。ごく初歩から。

始め方 RStudioから install.packages("shiny") RStudioから新規プロジェクトを作成。 New Project -> New Directory -> Shiny Web Application を順に選択。 ディレクト名を付けて、Create Projectをクリック。 ui.Rとserver.Rの2つのファイルが自動的に作…

R(R言語)で、相関係数を求め単回帰分析、それを検討するために散布図、偏相関係数、重回帰分析(疑似相関を考える)

Rコード # # R(R言語)で、相関係数を求め単回帰分析、それを検討するために散布図、偏相関係数、重回帰分析(疑似相関を考える)。 # # # 使用するデータと解説は、『実践形式で学ぶ SPSSとAmosによる心理・調査データ解析』 # Exercise 2 p.10~17 # # # 書籍…

『多変量解析がわかる(ファーストブック)』 第1章 多変量解析の準備 をR(R言語)で

Rコードについて 主にデータが記載されているところだけ。 標準偏差 p.21~ Rコード # 標準偏差 p.21~ df <- data.frame(個体番号 = 1:5, x = c(51, 49, 50, 57, 43)) df # 平均 xbar <- sum(df$x) / length(df$x) xbar # 偏差平方和 Q <- sum((df$x - xbar)^…

いろんなデータの分布をR(R言語)で可視化 ヒストグラムと散布図 世界の主な海溝

Rコード # 分布 ヒストグラムと散布図 # 使用するデータは、『データブック・オブ・ザ・ワールド 世界各国要覧と最新統計 2016 Vol.28』p.4 # 世界の主な海溝 # 海溝の名称は、この目的上、必要ないので省略 # 文字化けする場合 par(family = "Osaka") 世界…

統計学 R(R言語) ggplot2 棒グラフ(bar graph)をplot

Rコード df <- data.frame(山 = c("エベレスト", "ゴドウィンオースチン", "カンチェンジュンガ", "ローツェ", "マカルウ", "富士山"), 標高 = c(8848, 8611, 8586, 8516, 8463, 3776)) df library("ggplot2") # 日本語が文字化けするなら。 theme_set(theme…

統計学 R(R言語) ggplot2 散布図(Scatter plot)をplot

Rコード df <- data.frame(統計テスト1 = c(6, 10, 6, 10, 5, 3, 5, 9, 3, 3, 11, 6, 11, 9, 7, 5, 8, 7, 7, 9), 統計テスト2 = c(10, 13, 8, 15, 8, 6, 9, 10, 7, 3, 18, 14, 18, 11, 12, 5, 7, 12, 7, 7)) df library("ggplot2") # 日本語が文字化けするな…

統計学 R(R言語) ggplot2 ヒストグラム(histogram)をplot

Rコード df <- data.frame(心理学テスト = c(13, 14, 7, 12, 10, 6, 8, 15, 4, 14, 9, 6, 10, 12, 5, 12, 8, 8, 12, 15)) df library("ggplot2") # 日本語が文字化けするなら。 theme_set(theme_grey(base_family = "Osaka")) ggplot(df, aes(x = 心理学テス…

統計学 R(R言語) ggplot2 正規分布と確率密度をplot

Rコード library("ggplot2") rand_norm <- rnorm(100000) rand_density <- dnorm(rand_norm) ggplot(data.frame(x = rand_norm, y = rand_density)) + aes(x = x, y = y) + geom_point() + labs(x = "Random Normal Variables", y = "Density") R Console > …