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【番外編】 compile R online を使用した統計解析の初歩

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【番外編】compile R onlineを使用した統計解析の初歩

今回は、R言語がweb上で使用できる compile R online というサイトを使用して、基本的な統計処理を行う方法を解説します。
扱う内容は、平均値と標準偏差の算出と、t検定の実施です。
Excelに用意されている分析ツールを用いる方法を取り上げます。
将来的にR言語を使用するようになる学生もいると思いますが、その取っ掛かりになるかと思います。


1. compile R onlineとは
2. 平均値と標準偏差の算出
3. t検定の実施



1. compile R online とは

compile R online のページ

・上半分がソースコード(分析実行のためのコマンド)を入力するスペース。
・下半分が、分析結果を出力するスペース。
・実行ボタン(Run Code)をクリックすると、分析結果を出力してくれる。
R online 01 


2. 平均値と標準偏差の算出

・A群のデータ:24, 32, 36, 41, 29 
 の5つのデータの平均値と標準偏差を算出する。

①平均値と標準偏差の算出
・コマンド入力は以下の通り。
  x <- c(24, 32, 36, 41, 29)   # 変数xに5つのデータを入力する
  mean(x)           # 変数xの平均を算出
  sd(x)             # 変数xの標準偏差を算出
・いずれも、半角英数で入力すること。
・sd(x)で算出される標準偏差は、不偏推定値である。

・結果、平均32.4、標準偏差6.50となる。
R online 02 


3. t検定の実施

・A群のデータ:24, 32, 36, 41, 29
・B群のデータ:14, 26, 23, 18, 30
 の5つのデータの比較を行う。

①対応のないt検定の場合
・コマンド入力は以下の通り。
  x <- c(24, 32, 36, 41, 29)   # 変数xにA群のデータを入力する
  y <- c(14, 26, 23, 18, 30)   # 変数yにB群のデータを入力する
  t.test(x, y, var.equal=T)    # t.test()関数でt検定を実施する

・結果、t(8) = 2.51p = .036 となり、5%水準で統計的に有意差ありとなる。
・ウェルチ検定の場合、var.equal=Tを除きt.test(x, y)とする。

 実行時の画面は以下の通り。
R online 03 

 出力結果は以下の通り
R online 04 


②対応のあるt検定の場合
・コマンド入力は以下の通り。
  x <- c(24, 32, 36, 41, 29)   # 変数xにA群のデータを入力する
  y <- c(14, 26, 23, 18, 30)   # 変数yにB群のデータを入力する
  t.test(x, y, paired=T)      # t.test()関数でt検定を実施する

・結果、t(8) = 2.57p = .062 となり、5%水準で統計的に有意差はなしとなる。

 出力結果は以下の通り。

R online 05 



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Date: 2019.02.18 Category: 統計処理  Comments (0) 

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プロフィール

Author:ALJDN
専門は実験系心理学。
複数の大学で心理学実験の演習を担当。

初めてレポートを書く時はステップⅠを、1~2度経験してレポート作成の基礎が習得されてきたらステップⅡを確認することをお勧めします。

広く拡散して頂けると幸いです。

更に解説して欲しいポイントなど、ご要望があればお願いします。追加解説していく予定です。

その他、ご意見やご要望、あるいは実際のレポートにおける様々な実例など、ブログの充実に役立つ情報をお待ちしております。

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