群別・男女別の平均.

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1 群別・男女別の平均

2 CateG<-factor(CateG,level=c(1,2,3))
群わけの平均 levelを設定 CateG<-factor(CateG,level=c(1,2,3)) 要因型ベクトルに変換するために、factor関数を用いる 明示的に順序を指定する場合、引数 levelを用いる 要因型とは 　文字に数値が対応づけられたデータのタイプ なぜ文字型から要因型ベクトルに変換するのか？ 　　実際には文字型のままでも分散分析の関数で扱うことはできる。 　　しかし、文字型のまま用いると、Rの内部で文字型から 　　要因型への変換が行われたことを示す警告が表示される。

3 そもそも、ベクトルとは・・・ 複数の値を縦または横に並べたもので、ベクトルを作るにはc関数を用いる c関数は、データの値を統合させる関数
> x<-c(1,2,3) > x 1,2, xがベクトル！！！ ちなみに、単一の値を持つものをスカラーと言います！ > y<- 5 > y yがスカラー！！！

4 名前の変数を付ける NameCateG <-factor(CateG,level=c(1,2,3),label=c("General","TRPG","Dualist")) 引数 labelを用いて、名前の変数を付ける

5 どのようになるのか？ > CateG [1] [44] 3 3 > CateG<-factor(CateG,level=c(1,2,3)) Levels: 1 2 3 > NameCateG<-factor(CateG,level=c(1,2,3),label=c(“General”,“TRPG”,“Dualist”)) > NameCateG [1] General General General General General General General General TRPG TRPG [11] TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG [21] TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG TRPG Dualist Dualist Dualist Dualist [31] Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist [41] Dualist Dualist Dualist Dualist Dualist Levels: General TRPG Dualist

6 標準偏差って何か覚えてますか？？？ それぞれの群の平均と標準偏差を比較する 標準偏差は、データの分布の広がり幅（ばらつき）を表す数値
平均値と標準偏差の値がわかれば、 データがどのような割合で散らばっているのかがある程度明らかになります！

7 tapplyを用いて、それぞれの群の平均と標準偏差を比較する
tapply(S_Trust,NameCateG,mean) tapply(S_Para,NameCateG,mean) tapply(S_Relflex,NameCateG,mean) tapply(S_Trust,NameCateG,sd) tapply(S_Para,NameCateG,sd) tapply(S_Relflex,NameCateG,sd)

8 各群の男女別の平均 Subsex<-factor(Subsex,level=c(1,2))
CateGと同じように、factor関数を用いて要因型に変換 Subsex<-factor(Subsex,level=c(1,2)) 名前の変数を付ける NameSex<-factor(Subsex,level=c(1,2),label=c("男性","女性")) tapplyを用いて、各群の男女別の平均を比較する tapply(S_Trust,NameCateG:NameSex,mean) tapply(S_Para,NameCateG:NameSex,mean) tapply(S_Relflex,NameCateG:NameSex,mean)　　　　　　　　：を忘れずに！！