クロス表の再分析をする機会があり、データから元データに変換する必要があったので少し調べてみた。 元データという呼び方はもちろん適切ではない。 呼び方を調べてみたのだがよくわからないのだが、意図としては、ケースが行、変数が列になっているデータ…

クロス表から元データを復元する

以前エントリしたhetcor関数を使った全変数の関連を把握する試みの続き。 ides.hatenablog.com エントリを入れたときにはサンプルデータでやったのでうまくいったが、実際のデータでやってみたところ使いにくさを感じた。 困った点はは変数が多すぎると相関…

全変数の相関係数をcsvで書き出す

今回は２年以上前のエントリの続きである。 ides.hatenablog.com 一番下の節で紹介しているtexregパッケージを実戦で使ってみたのだが意外に使いにくい。 確かに、HTML形式で綺麗な回帰分析は作れるが、それをRstudioに張り付けてレポートにすること、つまり…

texregの結果をRstudioで取り込むには

mclustパッケージを使った潜在プロファイル分析のエントリではパイプ演算子によるコードを使用していた。 ides.hatenablog.com パイプを使わずにRの標準書式での記述を示しておきたい。 参考までに、パイプ演算子での表記も併記しておく。 まず、young_peopl…

潜在プロファイル分析の標準書式での書き換え

Rの分析例をみていると、パイプ演算子が使われたものがあるので、自分の勉強がてら基本的な使い方をメモしておきたい。 パイプ演算子の目的 Ｒの標準書式は可視性がいまいちである。 x <- c(0.109, 0.359, 0.63, 0.996, 0.515, 0.142, 0.017, 0.829, 0.907) …

パイプ演算子[R]

SPSS、SAS、StataのデータをRでインポート、エクスポートをするhavenパッケージの紹介である。 havenパッケージはtidyverseを構成するパッケージの一つである。 他の統計パッケージのデータを読み込む有名なパッケージはforeignだが、RStudioブログによると…

SPSS、SAS、StataのデータをRでインポート、エクスポートをする

今回はRのmclustパッケージで潜在プロファイル分析を行う方法について解説したい。 潜在クラス分析はカテゴリカル変数、潜在プロファイル分析は(基本的には)連続変数という違いはあるものの、ケースごとのパターンからクラス分けをするのは同じである。 使い…

Rのmclustパッケージで潜在プロファイル分析

RからMplusが使えるようになるMplusAutomationパッケージについてのエントリ２つ目。 前回はデータをMplus形式に変換する方法について解説した。 ides.hatenablog.com 今回も下記の条件で書いている。 RStudioを使っている ファルダパスに日本語が混じってい…

RからMplusを使う　Rですべて完結させる

RからMplusが使えるようになるMplusAutomationパッケージというものがある。 cran.r-project.org 有用な関数が複数含まれているので使い方がいくつかあるが、今回はRを使ってMplusのデータとコードの一部を作る方法を紹介しよう。 RStudioを利用する RとMplu…

RからMplusを使う ファイル変換編

私たちが使い慣れているデータ(行にケース、列に変数という形式のもの)を使ってRでブートストラップ尤度比検定(Bootstrapped Likelihood Ratio Test)を計算する方法についてのエントリである。 poLCAには残念ながらBLRTの機能がないので、poLCAのpredcell関…

poLCAでデータ加工をしてRandomLCAでBLRTの計算をする[R]

Rで潜在クラス分析をするパッケージとしてはpoLCAが有名だが、RandomLCAでも潜在クラス分析ができる。 poLCAではブートストラップ尤度比検定(Bootstrapped Likelihood Ratio Test: BLRT)ができないが、RandomLCAではできるらしい。 cran.r-project.org Rando…

RandomLCAパッケージを用いた潜在クラス分析とBLRT[R]

RのpoLCAパッケージで潜在クラス分析のエントロピーを計算してみたい。 相対的エントロピーと絶対的エントロピー エントロピーという指標はMplusユーザーにとってはお馴染みのものである。 Mplusで出力されるのは正確に言うと、相対的エントロピー(Relative …

潜在クラス分析のエントロピーの計算[R]

Rで共変量を伴った潜在クラス分析を行ってみたい。 パッケージはpoLCAを使う。 poLCAパッケージを利用した潜在クラス分析は以前にエントリしている。 RのpoLCAパッケージで潜在クラス分析を行う 共変量とは何かというのは、以前にMplusでの方法をエントリし…

共変量を伴った潜在クラス分析[R]

こちらのエントリでStataで行ったことをRでもやってみたい。 有病率の計算はprevalenceパッケージを用いる。 prevalence.cbra.be prevalenceパッケージはベイズ統計学の計算にJAGSとrjagsを利用する。 JAGSを使ったことがない場合には、インストールが必要で…

有病率の計算[R]

SatataでソマーズのDの出力の方法を以前のエントリで書いたのでRでの出し方も書いておこうと思う。 ryoureadyパッケージ ryoureadyパッケージを使うのが最も楽なのではないかと思う。 ord.somers.d関数を利用する。データは「データ作成」以降のスクリプトに…

ソマーズのＤ[R]

オッズ比にいくつかの計算方法があるということには少し前から気になっていた。といっても僕の勉強する範囲の研究では古典的なオッズ比以外みたことがなく、何のことかよくわからなかった。 Rのepitoolsパッケージでは4種類のオッズ比が出力できる。何が出力…

オッズ比のバリエーション

ROC曲線下の面積の続きである。 医学分野では連続変数とカテゴリカル変数の関連を表現する指標としてROC曲線下の面積が利用される理由はよく知らないのだが、他にも使える指標があるのではないかと思い、候補を並べてみた。 勉強をしているとROC曲線下の面積…

2値と連続変数の関連を示す指標

ROC曲線のサンプルサイズの推定について。質問を受けたので推定方法を書いておこう。 pROCパッケージのpower.roc.test関数を利用する。 aucは目標とするACUの値。任意の値である。 sig.levelは有意水準。デフォルトでは5%となっていて書かなくてもいいし、変…

ROC曲線のサンプルサイズの推定

ROC曲線のAUC(Area Under the Curve)はAUCは0から1までの値をとる。値が1だと完全に判別ができており、ランダムであるとき、AUC = 0.5となる。 医学で尺度(連続変数)と診断(２値)の一致度、つまり併存妥当性を表すときに使うらしい。論文でもよく使われるそ…

ROC曲線下の面積

今回は相関係数の比較をする。 通常、相関係数というとピアソンの積率相関係数のことを指す。 ピアソンの積率相関係数は連続変数と連続変数の関連を調べるために使用されるが、連続変数以外でも下記のような相関係数がある。 ピアソンの積率相関係数: 連続変…

尺度水準に適した相関係数とシミュレーション

以前にもシミュレーションで使っている手技たが一度まとめておこうと思う。 55点が平均で標準偏差15程度のテストっぽい仮想データを作成する。 set.seed(123) # 乱数シードの固定 d1 <- data.frame(rnorm(100, mean=55, sd= 15)) # 100個のデータの作成 d1 <…

分位点でデータをリコードする

二次分析をする際に、データのどこが使える部分なのかわからない時がしばしばある。そういう時に、褒められた方法とは言えないかもしれないが、全変数の関連を把握できると分析のとっかかりになることがある。 ということで、いかに楽に把握をするかというこ…

全変数の関連を楽に把握する試み(ただし道半ば)

相関係数のデモをirisデータで作っていてうまくいかず、サンプルデータを作成した時の副産物。 今回は数学と科学のテスト点のサンプルデータを作った。 使用するのはrmvnormであって多次元正規分布を作成する機能である。パッケージは不要であるmvtnormパッ…

相関係数を指定した乱数を作る

前回のエントリ、２値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析の結果の差異で因子分析と潜在クラス分析のグループ分けの違いを分析した。 今回は以前のエントリで使用した児童向けウェクスラー式知能検査（Wechsler Intelligence Scale for Children; WISC)…

２値カテゴリカル因子分析と潜在クラス分析のシミュレーション, その２

２値のカテゴリカル因子分析と２値の潜在クラス分析の結果どのように違うのかをシミュレーションしてみたい。因子分析も潜在クラス分析もグループ分けをする手技である。しかし、両者はグループの分け方が異なる。因子分析が変数の近さでグループを作るのに…

２値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析の結果の差異

ノーマルな因子分析は連続変数を用いる。その拡張としてカテゴリカル変数でも因子分析は可能である。今回は、連続変数で推定した結果とカテゴリカル因子分析の推定はどのくらい異なるのかをシミュレーションしてみたい。 大前提としてカテゴリカル変数といっ…

因子分析とカテゴリカル因子分析の結果はとのくらい異なるか

相関分析を視覚的に認識するために、相関プロットは有効である。特に、二次分析の際などに威力を発揮するかもしれない。二次分析は仮説があってそれを検証すために調査を作れるわけではないので、どの部分を分析するか、総当たりで検証することもあるからだ…

Rで相関プロットを描く

Rで共変量プロットを描く。 library(AER) data(CPS1985) fit <- lm(formula = wage ~ education + age + gender + occupation + union, data = CPS1985) summary(fit) 結果の表示。 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.8654…

Rで共変量プロットを描く

CUI、コマンドライン、など呼び方はいくつかあるが、統計処理をする際にコマンドを打つ作業が求められることがある。統計学の習得をする際にコマンドを打つという作業でつまづく人は多いらしい。 計量の研究者でもSPSSやAMOSだったらできるが、RやMplusは無…

コマンドラインにふりながを打つ

ステップワイズ回帰とは説明する変数(独立変数)に何を入れれば、最も説明力が高いモデルが作れるかを自動的に考えてくれるという方法だ。日本語ではSASのJMPのページの解説がよさそうに思えた。 www.jmp.com PCで統計パッケージを使って行えば、自動的に最も…

Rでステップワイズ回帰