{{outline}} !!!2. R による統計分析例 !!2.1 分散分析 !分散分析とは *「分散」（バラツキ）を分析する *データの「バラツキ」が、何らかの理由（要因）によるものなのか、偶然の誤差なのかを判定する。 *「要因」の数により、「一要因」から「三要因」まである。 *集めたデータが、一人の被験者からとった複数のデータ（「被験者内」） なのか、複数の被験者からとったデータ（「被験者間」）なのかを区別する。 *要因が複数ある場合は、「混合」（被験者内と被験者間）の場合もある。 !分散分析の流れ +分散分析をする +交互作用があるか ++ない場合＝＞主効果が有意か ++ある場合＝＞交互作用の分析 +++主効果は意味がなくなる +++単純主効果が有意か +３水準（条件）以上の有意な主効果もしくは交互作用があるか ++ない場合＝＞End +++2水準で有意な場合、差があるのはどこなのかは明白なので、多重比較する必要はない。 ++ある場合＝＞多重比較（二つずつ条件を組み合わせて、実際に有意な 差があるのはどこかを見つける） +++主効果が有意であった場合＝＞主効果の多重比較 +++交互作用が有意であった場合＝＞単純主効果の多重比較 !!2.2 [Rで分散分析はANOVA君できまり|http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?ANOVA%E5%90%9B] *[js-STAR|http://www.kisnet.or.jp/nappa/software/star/]と同じ使い勝手・説明 **[田中・山際 (1992)『ユーザーのための教育・心理統計と実験計画法―方法の理解から論文の書き方まで』|http://www.amazon.co.jp/dp/4316329014]で勉強できる。 **[中野・田中(2012)『フリーソフトjs-STARで かんたん統計データ分析』|http://www.amazon.co.jp/dp/4774150193/] !anova君のインストール（Rで書かれたプログラムを読み込んで使う） +anovakun というソースコードをダウンロードする +Rのメニューからソースコードを読み込む source("http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?plugin=attach&refer=ANOVA%E5%90%9B&openfile=anovakun_471.txt") !分散分析のタイプと分析の手順 分散分析のタイプ一覧 Ａｓ(１要因参加者間) ｓＡ(１要因参加者内) ＡＢｓ(２要因参加者間) ＡｓＢ(２要因混合) ｓＡＢ(２要因参加者内) ＡＢＣｓ(３要因参加者間) ＡＢｓＣ(３要因混合) ＡｓＢＣ(３要因混合) ｓＡＢＣ(３要因参加者内) +分析のタイプを決める。 ++要因はいくつあるか ++それぞれの要因は「被験者内」か「被験者間」か（「対応のある」データか「対応のない」データか） ++それぞれの要因に「水準」はいくつあるか ++例 +++トレーニングをする前と後で成績が上がるか（一要因・被験者内・二水準） +++トレーニングをする前と後、そして、しばらくしてからも効果が残るか（一要因・被験者内・三水準） +++文学部、工学部、理学部で、英語の成績に差があるか（一要因・被験者間・三水準） +++漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で読む時間に差があるか（一要因・被験者内・二水準） +++漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で、実在する語と実在しない語とで、読む時間に差があるか（二要因・被験者内・２×２） +++漢字の画数が多い熟語と少ない熟語を読むときに、日本語母語話者と学習者とで差があるか（二要因・混合・２×２） +++漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で、実在する語と実在しない語とで、日本語母語話者と学習者とで読む時間に差があるか（三要因・混合・２×２×２） +<<分析にタイプに合わせてデータを整形する>>。 +データを読み込む。 +分析のタイプに合わせて、コマンドを実行する。 ![ANOVA君の使い方|http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?ANOVA%E5%90%9B%2FANOVA%E5%90%9B%E3%81%AE%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9] ３．データファイルの作成 *ポイント **被験者内は、横に並べる **被験者間は、縦に並べる *js-STARの形式を参考に !<<3.1より古いRの場合、新しい今のanovakunだとうまく動かない：anovakunが使う関数が入っていない>> Error in ci.calc(dat = dat, design = design, factnames = factnames, cilmd = cilmd, : could not find function "anyNA" 古いR(3.0.1)で古いanovakun(4.3.3)だと大丈夫なんだけど、、、 　↓この一行をコピペしてanyNA()が使えるようにしてください。 （Thanks to 阿部君） anyNA = function(x) {any(is.na(x))} ! anovakunのコマンド anovakun(データ, "分析のタイプ", 各要因の水準数, , オプション) +要因をAからZで +小文字のsは「被験者」の意味 ++被験者間はsの左側 +++As ++被験者内はsの右側 +++sA +被験者間と被験者内の両方の要因があるときは ++被験者間要因の方から先に割り当てる +同じ要因が複数ある場合は ++より包括的な要因から順にならべる *１要因被験者間で、水準が３つだとすると anovakun(データ, "As", 3) *２要因混合タイプで、水準が、それぞれ、２と３だとすると anovakun(データ, "AsB", 2, 3) *オプションとしては、多重比較など。 **「Bonferroniの方法」が有名だが、検出力が低くなるので、その改良版の「Holmの方法」を使うようになっている。 anovakun(データ, "AsB", 2, 3, holm=T) !!2.3 分析の実例「三つのクラスで、成績に差があるか？」 !対応の<<ない>>サンプルの場合：{{ref threeclasses.xlsx}}を例に *ポイントは、データをどういうフォーマットで並べた表を用意するか。 **対応のない三つのクラス間なので、被験者間 ***縦に並べる ***左側にクラスの違いを示す記号を付けておく **要因は一つだけ **水準は三つ（三つのクラス） *データの形 {{ref three.txt}} {{ref_text three.txt}} *データをRに読み込んでおく **「クリップボード」にコピーしておいて **読み込むコマンド three <- read.table("clipboard") *anovakunの命令 anovakun(three, "As", 3) *その結果 ---- [ As-Type Design ] This output was generated by anovakun 4.7.1 under R version 3.2.1. It was executed on Tue Jul 21 19:20:51 2015. << DESCRIPTIVE STATISTICS >> ---------------------------- A n Mean S.D. ---------------------------- a1 22 73.6818 13.3502 a2 22 68.8182 11.7823 a3 22 70.2727 8.1951 ---------------------------- << ANOVA TABLE >> --------------------------------------------------------- Source SS df MS F-ratio p-value --------------------------------------------------------- A 274.2121 2 137.1061 1.0706 0.3490 ns Error 8068.4091 63 128.0700 --------------------------------------------------------- Total 8342.6212 65 128.3480 +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001 output is over --------------------/// ---- !!2.4 分析の実例「事前テストと事後テスト、遅延テストで差があるか」 !対応の<<ある>>サンプルの例 {{ref prepostdelay.xlsx}}（練習のための作例です） **あるクラスで学習実験をしました。 **事前テスト　＝＞　学習　＝＞　事後テスト　＝＞　１週間後に遅延テスト ***同じ人から３種類のデータを取っているので「対応のあるデータ」（被験者内） **学習の効果はあったでしょうか？ **また、その効果は維持されたでしょうか？ +要因は、タイミングだけなので、１要因（水準は三つ） +タイプとしては　<>(１要因参加者内)　タイプ。 *分散分析の場合、対応のあるデータについては、球面性の検定をする必要がある。 **各水準間の「差」の分散が等しいことを確認するため **その際に、もし有意だった場合（p値が0.05より小さい場合）球面性が保たれていないことになるが、自動で自由度の補正を行うオプションをつけるようにすればよい　<> *コマンド **データの読み込み prepostdelay <- read.table("clipboard", head=T) **実行 anovakun(prepostdelay, "sA", 3, auto=T) {{ref prepostdelay-result.txt}} **グラフで見てみる boxplot(prepostdelay) !!2.5 やってみよう [杉浦・岩崎（2003）日本語学習者のための擬音語・擬態語学習用マルチメディアCALL教材の改善に向けて|http://www.gsid.nagoya-u.ac.jp/bpub/research/public/forum/23/01.pdf] *20人の被験者にCALL教材を使ってもらいました。 **学習してもらう項目「実験項目群」と学習してもらわない項目「統制項目群」の二種類の項目群からなるテストを受けてもらいました。 **テストは、事前・事後・遅延の３種類を受けてもらいました。 **教材に含まれていて学習した項目（実験項目群）と教材に含まれていなかった項目（統制項目群）とで、差があるかどうか。 *データ {{ref sugiura-iwasaki.xls}} *分析 ++実験項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？ ++統制項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？ ++実験項目群と統制項目群とで、事前・事後・遅延の成績に差があるか？ !杉浦担当の授業に関しての課題 上の「分析」をRを使ってやってみること。 その手順と結果と考察をレポートにまとめること。 評価のポイントは、 １）分析手順がわかっているか、 ２）結果のどこを見てどう判断すればよいかわかっているか、 ３）結果について、自分で考察することができるか、 という点を評価しますので、「わかっている」ということが、わかるように書いてください。 枚数の制限は特に設けませんが、出てきた結果を、どこが必要か、どこは不要か、ということを 考えずにただコピペして枚数を増やすというのはよくありません。 必要なことを十分書いてください。 授業の感想も、書いてくださいね。よろしく。 締め切りは、７月３０日木曜日午後５時 PDFファイルにして、杉浦にメールで送ってください。（24時間以内に受け取ったという返事をもらってください。ない場合は催促してください。） <<レポートを書く前に、クラスメイト同士で相談してお互いに教えあってもよいですが、レポートを書く時には、その分析と書くことは自分一人で行ってください。約束です。>>