日本認知科学会2012年度大会において「t検定・分散分析から混合モデルへ:文理解研究における導入例から学ぶ」というワークショップを開催します。このブログはワークショップに関するお知らせおよび発表内容に関する補足説明、Rソースコード等を掲載します。
2012年12月17日月曜日
R言語を用いた混合モデル解析の紹介その1:1要因デザインの場合(2)
1-1. データの読み込み
では、(1)のデータをRの中に読みこんでみましょう。(Rを起動してください)
一番簡単なのは、クリップボードを利用する方法です。
上のデータの部分(変数名ごと)ドラッグ&コピーをします。
コピーした状態で
rawdata = read.table("clipboard", header = TRUE)
とコマンドを書きこみます。
Mac版を使っている場合は次のように書きます。
rawdata = read.table(pipe("pdpaste"), header = TRUE)
これでrawdataというオブジェクトの中にすべての変数が名前付きで読み込まれました。
データが正常に読み込まれたことを確認してみましょう。
データの要約を見るにはsummaryというコマンドを使用します。
summary(rawdata)
結果は次のようになります。
Subject Item Condition RT listnumber
Min. : 1.00 Min. : 1.00 a:72 Min. :355.2 Min. :1.00
1st Qu.: 3.75 1st Qu.: 3.75 b:72 1st Qu.:400.6 1st Qu.:1.75
Median : 6.50 Median : 6.50 Median :423.1 Median :2.50
Mean : 6.50 Mean : 6.50 Mean :424.4 Mean :2.50
3rd Qu.: 9.25 3rd Qu.: 9.25 3rd Qu.:445.6 3rd Qu.:3.25
Max. :12.00 Max. :12.00 Max. :495.0 Max. :4.00
こういったコマンドを利用してデータがきちんと読み込まれていることを確認していくことは意外に重要です。
(3)へ続く
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