2013/03/18に開催されたR勉強会資料スライド。

1. Welcome to
Yamadai. .R #1
2013/03/18

2. おしながき と 諸注意
• 式次第
1. Opening;自己紹介(一人一分)
a. 名前，所属，専門，コメント，で。
2. チュートリアルセッション
3. 休憩
4. デモンストレーションセッション
• 諸注意
o 質疑応答は随時。いつでもどうぞ。
o このYamadai.RはUstream配信しています。
o 資料は配布＆公開しております。

3. チュートリアルセッション
Yamadai.R#1

4. おしながき
1. Rとは
2. R環境の構築
3. RStudioの力を借りよう
4. Rで計算
5. Rと関数
6. データの整形

5. Rとは
@oshie

6. 押江隆（おしえたかし）
• 山口大学教育学部講師
• 臨床心理士，ピア・サポート・トレー
ナー
• 地域臨床心理学，グループ・アプローチ，
パーソン・センタード・アプローチ
• 「地域臨床研究会」代表
http://goo.gl/fXWAi
• Ubuntu Magazine Japan
オープンソースソフトウェアとの関わり
vol.9, 10の一部を執筆

7. Rとは
• 統計計算とグラフィックスの言語・環境
• S言語・環境に類似
• GNUプロジェクトの成果物のひとつ
• フリーソフトウェア
• クロスプラットフォーム（Linux，(Mac)
OS X，Windowsなど）
• CRAN (The Comprehensive R Archive
Network)からR本体と膨大なパッケージ
を無償で入手可能

8. Rの利点
• 無償で入手可能
• 4,000を超える強力な分析パッケージの存在
S○SSの価格表

9. 膨大な分析パッケージの存在
インターネットを介してカンタンに入手で
きる
•psychパッケージ因子分析および心理学の
ための実用的関数群
• semパッケージRで構造方程式モデリング
• pvclustパッケージブートストラップ法を用
いたクラスター評価
• twitteRパッケージRによるTwitterクライア
ント
など

11. Rの欠点
• とっつきにくさ
• 最新のドキュメントはたいてい英語

12. そんなに怖がらないで
RStudioなどのIDE（Integrated Development
Environment; 統合開発環境）を使うと，
ずいぶんとっつきやすくなります
RStudio

13. たくさんの参考文献

14. オンラインの豊富な情報
www.okada.jp.org/RWiki
R による統計処理 aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R
（青木繁伸先生）
JIN‘S PAGE mjin.doshisha.ac.jp/R
（金明哲先生）
seekr.jp

15. Rオンラインガイド Rオンラインガイド 検索
psycho.edu.yamaguchi-u.ac.jp/?page_id=242

16. 全国の勉強会
• Tsukuba.R，Tokyo.R，Nagoya.R，
Okinawa.R，Shiga.R，Osaka.R
• そして我らがYamadai.R
• 中国四国心理学会第69回大会Rチュートリ
アルセミナー（於：山口大学）
o sites.google.com/site/chushi2013/r-
tutorial-seminar
o よく考えたら俺準備委員だった

17. 要は慣れです
• Rオンリーの環境を作ろう
• 他の統計ソフトをアンインストールして
退路を断つ
• よく考えたら俺のPCにS○SSもとから
#おらんかった

18. Rの環境構築
福屋いずみ

19. 自己紹介
● 福屋いずみ
● 山口大学教育学部
教育心理学コース(B4)
● 卒論では検索誘導性忘却について研究
● R歴は 卒論の分析で使った程度

20. Rのインストール
① 「Rjpwiki」を検索
Rに関する情報が集まる日本
のサイト

21. Rのインストール
②「主な内容」の「Rのインストール」をクリック

22. Rのインストール
③Windows版，Mac版，Linux版，Unix版
から選択しダウンロード

23. Rのインストール
④ダウンロードしたファイルをインストール
デスクトップにRのアイコンが出てきたら
成功
詳しくは山口大学教育心理学教室のホームペー
ジの「Rオンラインガイド」を参照(主に
Windows版)

24. Rを開いてみるとこんな感じ…

25. RStudioの力をかりよう
@T_Yamane

26. 自己紹介
所属 ：広島大学 教育学研究科
学習心理学研究室(M2)
研究領域：メタ認知・メタ記憶
文章の読解方略 etc
R使用歴：3年弱
Twitter ： @T_Yamane

27. Rを使っていて…
・変数の名前を何とつけたか忘れた…
・データセットの確認が面倒臭い…
・グラフを簡単にコピペできたら良いのに…
↑ Rあるある

28. RStudioって何？
・RStudioで全て解決！
・統計ソフトR用の統合開発環境(IDE)
⇒要するにRをもっと
便利に使うためのソフト
・完成度が高いですが，無償で使えます

29. RStudioのインストール①
・ダウンロードはこちらから
http://www.rstudio.com/ide/download/
・RStudio Desktopを選択し
て最新バージョンを
ダウンロード
(RStudioサーバー版というのもあるらしいが
今回は割愛)

30. RStudioのインストール②
・起動すると，PC内の
R本体を自動的に
読み込んでくれる
・デフォルトの設定では最新バージョンが使われるが，
Tools→Options→GeneralのRversionを変えることで
古いバージョンのRを起動することもできる

31. ウインドウの説明
・画面が４分割される
①
①エディタ
②
②コンソール
③Workspace
④その他
③ ④
・各ウインドウに何を表示させるか
・各ウインドウの位置
⇒ Tools→Options→Pane Layoutから設定可能

32. RStudioの使い方①
エディタ画面
・コマンドやメモを入力する
・ソースの保存や既存のソースを開くのもここ
・右上のRunかCtrl+Enterでコマンド実行
・コマンドの検索・置換といった機能もアリ

33. RStudioの使い方②
コンソール画面
・コマンドの実行と計算結果の表示
・R本体のコンソールと同様の使い方

34. RStudioの使い方③
Workspace画面
・作製されたデータセット，オブジェクト，
関数などの要約が表示される

35. RStudioの使い方④
・Packages画面
インストール済みの
パッケージが表示される
チェックボックスから呼び出し可
・Plots画面
作図したグラフが 表示される

36. RStudioの使い方⑤
・History画面
コマンドの履歴が表示される
ダブルクリックでコンソールに
貼り付け
・Help画面
?コマンドなどで呼び出す
ヘルプが表示される

37. RStudio便利機能：その1
・コード補完機能が便利！
エディタ画面とコンソール画面では，
Tabキーを押すことで関数の候補を表示できる
Excelの関数の補完みたいな感じ
コード補完機能はオブジェクトに対しても有効

38. RStudio便利機能：その2
・コマンド検索が便利！
コンソール画面では，Ctrl+矢印キー↑で
それまで使ったコマンドのリストを呼び出す
ことができる

39. RStudio便利機能：その3
・データセットのタブ表示が便利！
Workspaceのオブジェクトやデータセット
を選択すると，エディタ画面で参照できる

40. RStudio便利機能：その4
・図表の出力が便利！
plot関数などで作図した図表はPlots画面
に表示され，ExportからPDFとして保存や
クリップボードにコピーができる

41. RStudio便利機能：その5
・Projectの切り替えが便利！
現在の作業状態をProjectとして保存，呼び出し
いちいちディレクトリの設定等をしなくて済む
Project → Create Project か右上のアイコンから

42. その他
・日本語の文字化けについて
以前は日本語未対応であったが，バージョンアップで
対応するように
しかし，未だに日本語を
含むソースを読み込むと
文字化けする場合がある
File → Reopen with encoding
Tools → Options → Editing → Default text encoding

43. RStudioの力を借りよう ～fin～
動画版もあります
山口大学教育心理学教室 (http://psycho.edu.yamaguchi-u.ac.jp/?page_id=242)
YouTube (http://www.youtube.com/watch?v=qosXsImaIe4)
「Rオンラインガイド」で検索！！

44. Rで計算
大塚聡介

45. 大塚聡介
• 山口大学 4回生
• R歴 合計３ヶ月
• 今日の発表者の中で
Rについての知識は最弱

46. R 超最低限のルール
• 半角入力が基本
• 大文字と小文字は区別される
• 最後にENTERを押すと実行される

47. Rで加減乗除+α
Rの記号 例題
足し算 ＋ ３＋５
引き算 ― ８－２
掛け算 ＊ ５×16
割り算 / 25÷５
べき乗 ＾ ３²
連続数 ： １～５
source; 2 〜11行目

48. 代入 [＜－ ] を覚えよう
代入先の名前 ＜－ 代入するもの
例題) aに３を代入
bに５を代入
cにaとbを足したものを代入
source; 14 〜20行目

49. 代入先の名前
• 好きに名付けられる
o 日本語でもOK，でも崩れるのでお勧めし
ません
代入されるもの
• データ
• 計算結果

50. Rの関数
大塚聡介

51. 関数とは？
•
• 指定した値に対して何らかの処理をして
結果を返すもの
• ExcelでのSUMとかAVERAGEのこと
• Rでは関数が何をするにも大事

52. 関数による計算
関数名
平方根 ｜ sqrt()
常用対数 ｜ log10()
例題) aにsqrt(4)を代入
bにlog10(350)を代入
source; 23 〜28行目

53. データの読み込み
データの読み込み方法は色々あります
今回は二つの関数について解説します
read.csv()
file.choose()

54. read.csv()の使い方
Yamadai.R <- read.csv(“sample.csv”)
• CSVファイルを読み込む関数です
o na.stringsオプションで欠損値を表す文字列の指定が
可能
• YamadaiRに代入しています
•“ ”の中に読み込むファイル名を入れます
o パスもしっかり指定してね source; 30 〜32行目

55. file.choose()の使い方
Yamadai.R <- read.csv(file.choose(),na.strings="*")
• file.choose()関数でファイルパスを取得できる
• ウィンドウが開き、ファイルを選択する
source;
30 〜32行目

56. Rで代表値
関数名
総和 ｜ sum()
平均 ｜ mean()
中央値 ｜ median()
四分位数 ｜ quantile()
標準偏差 ｜ sd()
基本統計量 ｜ summary()
source; 34 〜40行目

57. Rのformula
• 関数名（従属変数〜独立変数，データ）
というのが一般的な形
o 線形モデルをサンプルデータセットの
変数x,yを使って表現（yが従属変数）
 lm(y~x,data=Yamadai.R)
o 因子分析のように特に従属変数がない
 factanal(~x+y+z,data=Yamadai.R)
o データセットの変数全部使う場合
 factanal(~.,data=Yamadai.R)

58. ヘルプの読み方
• help()関数で関数の使い方を調べられる
• ?一文字でもいいですよ
• helpの書式は決まっています
o Description ...概略
o Usage ...使い方。引数とデフォルト
o Arguments ...引数
o Value ...帰ってくる値
o Reference ...引用文献
o Example ...例

59. Rの変数
@kosugitti

60. 自己紹介
• 所属 ：山口大学教育学部
• 研究領域：数理社会心理学
• 使用言語：日本語（大阪弁）
• Basic,Fortran,C,C++,Java,
Visual Basic,R
•
•
異名；山口一のメトリシャン
o いわれ；S先生曰く「山口の行動計量学会員は先生
しかいないのでは？」
• Twitter ：@kosugitti

61. 変数とは
データをいったん入れておく「箱」
数値でも，計算結果でも，何でも入る
箱には名前を付けておこう
sqrt(10)の 代入する
計算結果
変数
「kekka」

62. Rにおける数値の種類
データの種類 例 データ型
空値 NULL NULL
論理値 TRUE , FALSE logical
整数 1 , 2 , -1 integer
実数 3.14 double
複素数 2+3i complex
文字列 “psycho” character

63. 箱の中身を参照する
• Rは数値を基本的にベクトル＝複数の数値
セットとして扱う
• 複数の数値セットの中身を参照する場合
は，「○列目」と指定 source 45～47行目
• 数値が行方向，列方向に広がっている場
合，特にmatrix型だ，と宣言してやる必
要がある。
• 中身の参照は「○行△列目」とする
source 48～50行目

64. Rにおけるデータセットの型
• 数値の種類，データの形にこだわらずに複
数の変数をまとめるlist型
• $をつかって変数名で中身を参照 source 51～54行目
• list型の特殊形で，個体×項目の矩形に整えら
れたはdata.frame型
• data.frame型は行番号・変数名もつけられる
のでとっても便利！ source 55～58行目
• 性別変数のように名義尺度水準の数値は
Factor型として管理するようにしよう
• read.csvで読み込んだものは自動的に
data.frame型として扱われます

65. 型？種類？
• 関数によっては，データをデータフレー
ム型として渡すとか，マトリックス型に
して渡す，という型変換の必要があるこ
ともあります。
• そもそもこの箱は何型？とおもったら聞
いてみましょう。
• そもそもこの数値は何？とおもったら聞
いてみましょう。
• この数値を○型にしてよ，とおもったらお
願いしてみましょう source 59～65行目

66. データの整形
@kosugitti

67. 二つのデータセットを
ひっつけるmerge関数
merge(x,y,by="変数名"）
## use character columns of names to get sensible sort order
> authors <- data.frame(
+ surname = I(c("Tukey", "Venables", "Tierney", "Ripley", "McNeil")),
+ nationality = c("US", "Australia", "US", "UK", "Australia"),
+ deceased = c("yes", rep("no", 4)))
> books <- data.frame
+ name = I(c("Tukey", "Venables", "Tierney",
+ "Ripley", "Ripley", "McNeil", "R Core")), > authors
surname nationality deceased
+ title = c("Exploratory Data Analysis", 1 Tukey US yes
+ "Modern Applied Statistics ...", 2 Venables Australia no
3 Tierney US no
+ "LISP-STAT",
4 Ripley UK no
+ "Spatial Statistics", "Stochastic Simulation", 5 McNeil Australia no
+ "Interactive Data Analysis", > books
name title other.author
+ "An Introduction to R"), 1 Tukey Exploratory Data Analysis <NA>
+ other.author = c(NA, "Ripley", NA, NA, NA, NA, 2 Venables Modern Applied Statistics ... Ripley
3 Tierney LISP-STAT <NA>
+ "Venables & Smith"))
4 Ripley Spatial Statistics <NA>
> 5 Ripley Stochastic Simulation <NA>
6 McNeil Interactive Data Analysis <NA>
7 R Core An Introduction to R Venables & Smith
source; 67 〜89行目

68. merge関数
>m1 <- merge(authors, books, by.x = "surname", by.y = "name")
>m1
m1
surname nationality deceased title other.author
1 McNeil Australia no Interactive Data Analysis <NA>
2 Ripley UK no Spatial Statistics <NA>
3 Ripley UK no Stochastic Simulation <NA>
4 Tierney US no LISP-STAT <NA>
5 Tukey US yes Exploratory Data Analysis <NA>
6 Venables Australia no Modern Applied Statistics ... Ripley
> m2 <- merge(books, authors, by.x = "name", by.y = "surname")
> m2
name title other.author nationality deceased
1 McNeil Interactive Data Analysis <NA> Australia no
2 Ripley Spatial Statistics <NA> UK no
3 Ripley Stochastic Simulation <NA> UK no
4 Tierney LISP-STAT <NA> US no
5 Tukey Exploratory Data Analysis <NA> US yes
6 Venables Modern Applied Statistics ... Ripley Australia no

69. 一部抜粋するsubset関数
subset(元のデータ,抜き出す条件）
例）変数を指定して抜き出す
subdata <- subset(authors,select=c("surname","deceased"))
例）A組のデータだけ抜き出す
subdata <- subset(authors,authors$nationality=="US")
例）欠損値のないデータだけ抜き出す
subdata3 <- subset(books,complete.cases(books))
source; 90 〜95行目

70. 条件分岐のifelse関数
ifelse(分岐条件,true,false)
• 例を見てみよう
• 応用例）1から5までの数字しか入らない
はずなのに，入力ミスで23とか入って
る？
dataset$item1 <- ifelse(dataset$item1>5,NA,dataset$item1)
問題のある変数 条件
Yes
No

71. Yamadai. #1
Enjoy Life!