統計のコツのこつ(33)

前々回の「統計のコツのこつ(31)」では、標本効果量の筆算手順をExcel関数で示しました。
ここは一つ、
データ解析環境「R」での方法をご紹介しておきましょう。

それでは、
前前号「統計のコツのこつ(31)」の例題を見て下さい。

例題は、

(A)年齢 30～39才, 30名の平均値 Ｘa＝122.5 mmHg, 標準偏差 SDa＝ 10.85 mmHg
(B)年齢 40～49才, 20名の平均値 Ｘb＝133.4 mmHg, 標準偏差 SDb＝ 12.24 mmHg

でした。

「R」のパッケージ「lessR」をインストールし、以下のコマンドを実行して見ましょう。

「R」での方法（その１）

****
library(lessR)
tt.brief(n1=30, m1=122.5, s1=10.85, n2=20, m2=133.4, s2=12.24)

 

出力結果：

Compare Y across X levels Group1 and Group2
--------------------------------------------------------------

Y for X Group1:  n = 30,  mean = 122.50,  sd = 10.85
Y for X Group2:  n = 20,  mean = 133.40,  sd = 12.24

---
t-cutoff: tcut =  2.011
Standard Error of Mean Difference: SE =  3.297

Hypothesis Test of 0 Mean Diff:  t = -3.306,  df = 48,  p-value = 0.002

Margin of Error for 95% Confidence Level:  6.629
95% Confidence Interval for Mean Difference:  -17.529 to -4.271

Sample Mean Difference of Y:  -10.900
Standardized Mean Difference of Y, Cohen's d:  -0.954
***

 

この「lessR」を使えば簡単に「独立２群のｔ検定」と「効果量(Cohen's d)」を求めることが出来ます。

もう一つの方法は、

「R」のパッケージ「rpsychi」をインストールし、以下のコマンドで実行して見ましょう。

 

「R」での方法（その２）

***
library(rpsychi)
ind.t.test.second(m=c(122.5,133.4), sd=c(10.85,12.24), n=c(30,20))

 

出力結果：
> ind.t.test.second(m=c(122.5,133.4), sd=c(10.85,12.24), n=c(30,20))
$samp.stat
    m1    sd1     n1     m2    sd2     n2
122.50  10.85  30.00 133.40  12.24  20.00

$raw.difference
mean.diff     lower     upper       std
  -10.900   -17.529    -4.271     3.297

$standardized.difference
    es  lower  upper    std
-0.939 -1.536 -0.343  0.304
***

ここでの効果量(es)は Hedges'g値，g値の信頼区間とその標準誤差となっています。

よって、
「R」での方法(その1)の効果量と一致しませんのでご注意下さい。

最近では、 Hedges'g を用いる場合も多い様ですので、専門書等を参考にして下さい。

 
参考図書：
　すぐに役立つ統計のコツ(オーム社刊)

 

 

 

情報統計研究所はここから！