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Uom15.12 sotsuron

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Ubuntu Offline Meeting15.12での発表資料です。

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Uom15.12 sotsuron

  1. 1. Ubuntu Offline Meeting 15.12 或る卒論生の執筆環境 UbuntuとRとLibreOfficeを使って論文執筆した思い出話 Rakugou
  2. 2. 自己紹介 ● 名前:Rakugou ● (当時の)専攻:社会心理学(マクロ社会心理学) ● うぶんちゅ まがじん ざっぱ〜ん♪ – (Vol.3 Let's noteの記事の人)
  3. 3. 当時の論文について ● ※生データが見当たりませんでしたすいませ ん。多分削除したんだろうと思います。 ● 社会保障について心理学的な立場から見た話 ● もともと、学位論文として書いてて、某学会に 投稿することになったものの、あえなくリジェ クト→お蔵入り ● 使った分析:(分散分析)、(回帰分析)、因子 分析、パス解析
  4. 4. 実際論文書いてみて ● 見渡せばこの環境(Ubuntu+LibreOffice+R)は私 だけ ● LibreOfficeの互換性のところでこける ● パス解析とか便利なところは便利
  5. 5. 下準備 ● RとRで使用するパッケージをインストールし ます。 ● install.packages(“lavaan”, “psych”) ● library(psych, lavaan)
  6. 6. 因子分析
  7. 7. 因子分析 ● 今回は探索的因子分析 ● 質問紙などで得られたデータから探索的に似た ような項目としてまとめられるような因子を求 めようとする因子分析
  8. 8. 今回使用するデータ ● 元データがなかったので、サンプルデータを使いま す。 ● Psychパッケージに入っているBIG FIVEのサンプル データを使用します。 ● 読み込む際はdat = bfi – 今回は、性別、学歴、年齢は必要ないので削除 – dat2 <- dat[, c(-26,-27, -28)] ● 詳細は(英語) https://cran.r-project.org/web/packages/psych/psych.pdf
  9. 9. 因子分析 ● fa(dat2, nfactor = 5, rotate=”promax”, fm=”ml”) – nfactor:分ける因子の数 – rotate:回転方法(今回は「プロマックス回転」) – fm:因子抽出法(今回は「最尤法」)
  10. 10. データ整形する際に気をつけたいこ と ● そのままコピペするとえらいこと になる。 ● 一度テキストにペースト→それを コピーする ● あるいは、ツールバーの「デー タ」→「テキストから列へ」を選 択し、区切りのオプションを右図 のように設定します。 – スペースに☑ – 空のフィールドを省くに☑
  11. 11. 因子分析
  12. 12. 結果 ● BIG FIVEの名の通り5因子にしてみたけど、悪く ないまとまり方だった。 ● 変数を和訳して名前を決めてる時間がなかった。 – ヽ('ω')ノ三ヽ('ω')ノもうしわけねぇもうしわけねぇ ● 本当はアルファベットの順番に別れるところっぽ いんだけど、そうでもなさげ。 – 回転法とか因子の数とか因子抽出法とかを変えて何度 も何度もやり直して、因子構造を特定していく
  13. 13. パス解析
  14. 14. パス解析 ● 回帰分析のおばけ ● (単/重)回帰分析は(1/2以上)の独立変数から従属 変数への影響を見るが、パス解析は変数間に自 由に因果関係を仮定する。 独立変数 従属変数 因果関係のつながり(=パス)
  15. 15. データの紹介 ● ダミーデータ(発表者作成)を使います。 ● Ubuntu Offline Meeting開会前に、参加者のうち19名にアン ケートを取ったもの(と仮定) ● 「何が幸福感につながるか」というものを測定 ● 中身(すべて←最大値5、→最大値1) – 自分は幸せである⇔幸せでない – Ubuntuを好き⇔嫌い – からあげが食べたい⇔食べたくない – 疲れている⇔元気だ – 旅行が好きだ⇔嫌いだ
  16. 16. パス解析 ● pass <- read.csv(“karaagehappy.csv”, header=”TRUE”) ● model <- ' – tired ~ travel – Karaage ~ tired – Shiawase ~ tired + travel + karaage + ubuntu – ' ● result <- sem(model, data=pass ) ● summary(result, standardized = TRUE, fit.measure = TRUE, modindices = TRUE) ● fitMeasures(result, c(“gfi”,”agfi”))
  17. 17. パス解析
  18. 18. パス解析
  19. 19. パス解析 ● パス図をLibreOffice Drawを使って前のスライド のように描きます。 ● パス解析の出力をうまいことパス図として表現 するためには http://rakugou.hatenablog.jp/entry/20131219/138746 をご覧ください(手前味噌)
  20. 20. 結果(このデータのね) ● 適合度的には嫉妬するくらいよかった。 – モデルがうまくはまっていた。 ● 旅行慣れしてるほうが疲れてるっぽい(でも有意ではない) ● 疲れてる人はからあげ食べたいとか思ってるわけではなさげ (有意ではない) ● 疲れてる人ほど幸せって思ってない(当たり前) ● Ubuntu好きな人ほど幸せって思ってる(ステマ) ● からあげ食べたい人はちょっぴり不幸っぽい(有意ではな い)
  21. 21. _人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人_ > からあげ食べたい人はちょっぴり不幸っぽい <  ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄
  22. 22. からあげ食べて幸せになろうな(´・ω・`)
  23. 23. 参考文献 ● 小杉孝司・清水裕士(編)(2014). M-PlusとRによ る構造方程式モデリング入門 ● Sunny Side Up!: http://norimune.net/652 ● Psychパッケージ(PDF): https://cran.r- project.org/web/packages/psych/psych.pdf

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