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Rゼミ 1
- 1. 1 R ゼミ 第１回
- 2. 2 目次 ① はじめに（pp.3-4） Rとは何か 研究室におけるRの使い方 ② 「データ」についてちょっと詳しく（pp.5-7） 統計学におけるデータの種類 Rにおけるデータの型 Rにおけるデータの構造 ③ データの読み込み方と表示方法（pp.8-10） データの読み込み方 【練習】データの読み込みと表示 ④ 統計処理入門の入門（pp.11-12） 簡単な統計処理 ヒストグラムの描画
- 3. 3 Rとは • 無料で使える統計解析ソフトであり，プログラミング言 語でもある． • Excelでは難しい高度な統計処理が簡単にできる． • R単体でも使えるが，機能拡張ソフトであるRstudioを使 えば，さらに便利． ！注意！ Rstudioを使う場合は，RとRstudio両方をインストールす る必要がある． 鎧（Rstudio）だけあっても人（R）がいないと動かない．
- 4. 4 研究室におけるRの使い方 R データ 結果 処理 Excel CSV Word 考察 読み込み 解釈 データ作成：実験データを手入力でExcelに入力 変換 ：Excel（.xlsx）をテキスト（.csv）に変換する CSV ：Rで読み込むためのデータ形式 読み込み ：Rの機能を用いてデータを読み込む データ ：データフレーム（後述）として読み込まれる 処理 ：Rの各種機能を用いてデータを処理する 結果 ：処理が成功したら結果が画面に表示される 解釈 ：結果を正しく解釈する．グラフ化も有効． 考察 ：実験結果を考察する データ作成 変換
- 5. 5 統計学におけるデータの種類 （質的変数と量的変数） • 質的変数 名前 （田中，山田） 性別 （男，女） 好み （好き，嫌い，どっちでもない） • 量的変数 身長 （150cm，160cm，200cm） 体重 （45kg，50kg，80kg） テスト（70点，99点） Rで統計処理をする際にも，この違いは重要です． しっかり区別しましょう！
- 6. 6 Rにおけるデータの型 名称 意味 例 integer 整数型（小数は不可） 1, -1, 20300, ... double 実数型（小数も可） 3.1415, -0.001, ... character 文字型（””で囲む） “A”, “C:user”, “Taro”, ... logical 論理型 TRUE, FALSE, T, F, NA, ... 文字はダブルクオーテーション（””）で囲むことを忘れずに！
- 7. 7 Rにおけるデータの構造 名称 意味 例 スカラー ひとつの値 1，”a” ベクトル 複数の値の集まり c(1,2,3)，c(“a”,”b”,”c”) 行 列 縦横に値が並んだもの [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 データフレーム 各列に項目名が付いた行列． 質的変数と量的変数を混在 できる． 名前 性別 身長 体重 1 田中 男 160 60 2 山田 女 150 58 3 鈴木 男 170 70 要因（factor） データフレームの列の内， 質的変数のもの 上のデータフレームの内， 「名前」と「性別」 統計処理で一番使うのはデータフレーム！
- 8. 8 データの読み込み方 【1】 （データフレームの作り方） ① 読み込みたいExcelファイルを用意する． （拡張子は「.xlsx」になっている） ② そのExcelファイルを開き，[名前を付けて保存]を選択し，保存時の ファイル形式を「CSV（カンマ区切り）」とする． （保存されたファイルの拡張子は「.csv」になる） ③ Rを開き，「data <- read.csv(“ファイル名”)」と記入する． ！注意！ ファイル名には，ファイルの名前だけでなく，ファイルがある場所も 含めて，すべてのパスを記入する． （例）C:Users15Desktopsample.csv 場所 名前
- 10. 10 【練習】データの読み込みと表示 ① Shareファイルから「人事評価結果.xlsx」をダウンロード ② 前ページの方法で，Rにデータを読み込んでください． ③ 「data」と入力し，中身を表示してみましょう． 以下のような画面が表示されるはずです．（実際はもっと長い） TIPS：「head(data)」と入力すると，最初の６行だけ表示される．
- 11. 11 簡単な統計処理 以下の例は，前ページ【練習】の続きとする． • 量的１変数の平均値 （例）協調性 の平均：mean(data$協調性) ストレスの平均：mean(data$ストレス) ！重要！ データフレームの各列には「データフレーム名$列名」でアクセス可能 • 量的１変数の最大値，最小値 （例）知識の最大値：max(data$知識) 知識の最小値：min(data$知識) • データフレームの要約（すべての列を要約するので便利） （例）summary(data)