サンプルデータ一覧

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Rを使った〈全自動〉統計データ分析ガイド:
フリーソフトjs-STAR_XRの手引き

田中敏 【北大路書房】

 js-STAR_XRとRを使い,度数や平均値の分析,多変量解析の演算に加え,計算結果の読取りとレポートの作成までをも自動化する。ソフトの使用法からレポートの仕上げ方まで懇切にガイド。

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目次

データ

第1章・基本例題(1×2表,正確二項検定)
1=ハイ, 2=イイエ
第3章・基本例題(1×j表,カイ二乗検定)
横(列)=5
期待比率=同等
N=100
上記は10行×10列だが入力形式は任意。
1行目22個,2行目78個としてもOK。
第4章・基本例題(2×2表,Fisher's test)
列1:対象者(1=新薬群,2=統制群)
列2:観測値(1=改善あり, 2=改善なし)
第5章・基本例題(3×4表,カイ二乗検定)
縦(列)=3,横(行)=4

列1:年度(1=2019, 2=2020, 3=2021)
列2:グレード(1=秀, 2=優, 3=良, 4=可)
第5章_応用問題(3×5表,カイ二乗検定)
縦(列)=3,横(行)=5

列1:学部(1=文学部, 2=経済学部, 3=工学部)
列2:選択肢(1=TV, 2=冷蔵庫, 3=PC, 4=炊飯器, 5=電子レンジ)
3×4表に作り変えたとき,下を貼り付ける
第6章・基本例題(3×2×3表,3次元モデリング)
i=3,J=2,K=3

列1:年齢(1=20・30代,2=40・50代, 3=60歳以上)
列2:男女(1=男性, 2=女性)
列3:満足度(1=満足, 2=半々, 3=不満)
第6章_応用問題(3×2×3表,3次元モデリング)
i=3,J=2,K=3
列1:(1,2, 3)
列2:(1, 2)
列3:(1, 2, 3)
第7章・基本例題(t検定・参加者間)
群1:バター醤油茶漬け,群2:ソーライス茶漬け
群1 参加者数=7
群2 参加者数=7
第7章_応用問題(t検定・参加者内)
参加者数=7
水準1:バター醤油茶漬け,水準2:ソーライス茶漬け
第8章・基本例題(分散分析As)
水準数=3(味噌汁X, Y, Z)
水準1 参加者数=4
水準2 参加者数=5
水準3 参加者数=7
第8章_応用問題(分散分析sA)
参加者数=6
水準数=3(腕時計X, Y, Z)
第9章・基本例題(分散分析ABs)
要因A 水準数=2(性別:男性,女性)
要因B 水準数=3(画像:山河,講堂,学生)
参加者数=3, 3, 5, 5, 5, 4
第9章_応用問題(分散分析AsB)
要因A 水準数=2(学習法:従来法,新規法)
参加者数=4, 6
要因B 水準数=3(学習期間:前期,中期,後期)
第10章・基本例題(分散分析ABCs)
要因A 水準数=2(調査時期:前期,後期)
要因B 水準数=2(支持政党:与党支持,野党支持)
要因C 水準数=2(調査地:東京,大阪)
参加者数=3, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 4
第10章_応用問題(分散分析AsBC)
要因A 水準数=2(性別:男性,女性)
参加者数=3, 4
要因B 水準数=2(候補者:山田候補,海江候補)
要因C 水準数=3(観点:力量性,評価性,活動性)
第11章・基本例題(相関係数の計算と検定)
列1:最高気温
列2:IceCream
列3:HotCoffee
N=20
Nの設定の必要はなし。データをそのまま貼り付ける。
第12章・基本例題(回帰分析,主効果モデル)
参加者数=10
独立変数xの数=3
初期モデル=主効果モデル

列1:Y
列2:x1
列3:x2
列4:x3
第12章_応用問題(回帰分析, 交互作用モデル)
参加者数=10
独立変数xの数=3
初期モデル=交互作用モデル

列1:Y
列2:x1
列3:x2
列4:x3
初期モデル=交互作用モデルと設定する
第13章・基本例題(因子分析,Varimax回転)
参加者数=15
項目数=6
抽出法=最尤法
因子数=2
回転法=Varimax

列1:x1 困ったとき助けてくれる人がいる。
列2:x2 自分は愛されていると感じる。
列3:x3 日々の生活で,孤独を感じる。*逆転項目
列4:x4 自分は健康であると思う。
列5:x5 日常生活に喜びや楽しさを感じる。
列6:x6 夢中になり時を忘れることがある。
第13章_応用問題(因子分析,Promax 回転)
参加者数=301
項目数=9
抽出法=最尤法
因子数=3
回転法=Promax

列1:x1 視知覚
列2:x2 立方体知覚
列3:x3 ひし形知覚
列4:x4 文章理解
列5:x5 文完成
列6:x6 単語の意味
列7:x7 足し算(速算)
列8:x8 ドットのカウント
列9:x9 文字の識別
出典:HolzingerSwineford1939 in lavaan (R_package)
第14章・基本例題(クラスタ分析)
参加者数=15
変数の個数=2
成員名=あり

列1:成員名
列2:x1 デザイン
列3:x2 ネーム
第14章_応用問題(因子得点のクラスタ分析)
参加者数=15
変数の個数=2
成員名=なし

列1:F1 対人良好性
列2:F2 自己良好性
第15章・基本例題(SEM,回転法の比較)
参加者数=15
項目数=6
抽出法=最尤法
因子数=2
回転法=Varimax

列1:x1 困ったとき助けてくれる人がいる。
列2:x2 自分は愛されていると感じる。
列3:x3 日々の生活で,孤独を感じる。*逆転項目
列4:x4 自分は健康であると思う。
列5:x5 日常生活に喜びや楽しさを感じる。
列6:x6 夢中になり時を忘れることがある。
第15章_応用問題(SEM,因子構造の比較)
参加者数=15
項目数=6
抽出法=最尤法
因子数=2
回転法=Varimax

列1:x1 困ったとき助けてくれる人がいる。
列2:x2 自分は愛されていると感じる。
列3:x3 日々の生活で,孤独を感じる。*逆転項目
列4:x4 自分は健康であると思う。
列5:x5 日常生活に喜びや楽しさを感じる。
列6:x6 夢中になり時を忘れることがある。
出典:HolzingerSwineford1939 in lavaan (R_package)