HiroshimaR5_Intro

阪上辰也
@sakaue
ご挨拶：目的と活動内容

Agenda
1. 自己紹介
2. HiRoshima.R とは
3. お知らせとお願い

1. 自己紹介
•阪上辰也 (SAKAUE, Tatsuya)
• 所属: 外国語教育研究センター
• Nagoya.R /SappoRo.R 元主催, HiRoshima.R 主催
• 詳しくは...

2. HiRoshima.Rとは
• 広島・中国地域を中心とした R の勉強会
• 2-3ヶ月... いや半年に１度開催（目標）
• 過去の参加者 : 多くは大学・教育関係者
• 企業にお勤めの方も...

なぜ HiRoshima.R？
• R ユーザー（特に入門者）を増やしたい
• HiRoshima.R を入り口・足場に
• 悩める方はどうぞいらっしゃーい

なぜ HiRoshima.R？
•異分野交流（Lightning Talks）
• 人文科学・社会科学・自然科学の研究、
一般企業それぞれで何してますか？
• 自分の活動・研究のヒントになるかも

HiRoshima.R で何をするか
•入門者・初心者向け
• インストール，起動・終了
• データ処理，関数の利用法，作図
• 統計の基礎，検定

•中級+ 者向け（発表者募集中）
• 統計の理論解説
• パッケージ利用
• 高度なグラフィックス作成
• シミュレーション・プログラミング

•今後も2部構成の予定
• 第1部：入門者講習
• 第2部：Lightning Talks
• 希望の部にご参加ください

•発表者になってください
• 入門者講習の講師
• Lightning Talks
• ネタは R にかすれば何でもOK
• 時間は5分から

•フィードバックをください
• blog / twitter 経由
• #HiRoshimaR ／ @sakaue
• 感想，要望，賞賛，批判

•会場を貸してください
• 東広島はちょっと不便
• 広島市内なら参加者増も期待
• 異分野交流をより盛んに

今後は
http://hiroshimar.connpass.com
へ移行します
（のでメンバー登録だけでもどうぞ）

2015-09-19 HiRoshima.R #5 @ Hiroshima University
入門者講習

Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. RStudio で快適操作
5. パッケージの利用

とは何か
• 統計処理を目的とするプログラミング言語
• 無償＋オープンソースのソフトウェア
• 作者：Ross Ihaka & Robert Gentleman (R & R)
• Ross Ihaka and Robert Gentleman. R: A language for data analysis and graphics.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3):299-314, 1996.
• http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/pub/Main/JeffreyHorner/JCGSR.pdf

の何が良いのか
•無償（IBM SPSS Statistics は約10万円で保守なし...）
•統計処理の種類が豊富
•作図結果が美しい（簡素）

なぜ今なのか
• 経費や研究費の節約
• 分析手法の明確化
• 可視化による傾向把握

の弱点
• 文字入力による操作
• プログラムを組む感覚を養成
• 確実に伝わるという利点も
• 多方面の知識が必要
• 英語＋統計＋計算機
• 参考書籍がお高め...

Excel や SPSS は...
•高価（気軽に使えない）
•処理が信頼できず
• Excel 使うな（奥村先生＠三重大）
•作図結果が美しくない

の基本操作
‐Install / Update / Uninstall‐

1. http://www.r-project.org/ にアクセス
2. “download R”をクリック
3. JAPAN の中から１つを選ぶ
4. OS に応じたリンクをクリック
のインストール

のインストール
• Windows: : http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/base/
•「Download R 3.2.1 for Windows」をクリック
• Mac OS X:http://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/
•「R-3.2.1.pkg」をクリック

のアップデート
1. http://www.r-project.org/ にアクセス
2. 自分が使っているバージョンより
新しいものが出ているか確認
3. 新規にインストール用ファイルを
ダウンロードしてインストール

のアップデート
• セキュリティ上の問題がない限りは，
むやみに更新しない
• パッケージ（付加機能）の動作不良回避
• 新旧の共存は可能
• Windows/Mac: 別名でインストール
• ただし何がどう共有されているかは不明

のアンインストール
• Windows 7/8
• コンパネ→プログラムのアンインストール
• Mac OS X
• /Applications にあるアイコンと /Library の中の
Frameworks にある R. framework を削除（CleanApp 可）

の起動
• Windows 7/8/10
• START → Program → R → R 3.2.2 を選択
• Mac OS X
• /Applications 内のをダブルクリック

「コンソール」の表示を確認

の終了
• コンソールに「q()」と入力
• 今は「作業スペース」は保存しない
• ウィンドウが消えれば終了

で困ったら...
•まずは Web 検索!
• seekR: http://seekr.jp/
• R SEEK:http://www.rseek.org/
• RjpWiki: http://www.okada.jp.org/RWiki/
• R-Tips:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html
• 標準搭載の help(sth) でも確認可能

で困ったら...
•参照資料は豊富にあります
• R オンラインガイド（山口大学教育学部教育心理学コース）
• R 言語入門（ドットインストール）
• はじめての「R」（林真広氏）
• R による統計処理（青木繁伸先生＠群馬大学）
• 最近は書籍も増えました

概論まとめ
• は統計ソフト
•無償＋何でも統計＋美しく作図
•困ったら Web 検索!!

関数とは
指定した値に対して
何らかの処理をして
結果を返すもの

sqrt()：平方根
•> sqrt(2)
•> sqrt(144)
•> sqrt(104976)

「関数(値)」が命
• には多数の関数がある
•q() や help(sth) も関数
•必要な関数をしつこく実行

変数とは
１つ以上の値を
まとめていれておく
「箱」のこと

では
ベクトルとも呼ばれ
複数の値を１つに
まとめたものを指す

統計処理などを行うには
複数の値をまとめて扱う
ことが必要で
それを使い回すために
変数を使う

ちなみに
変数に数値を
入れることを
「代入」といいます

なにはともあれ
実行してみましょう

変数の名前は“hako”
•> hako <- c(1,2,3,4,5)
•> hako
• c() 関数：combine (cf. https://twitter.com/#!/sakaue/status/193708048030760960)
• 値を１つにまとめる関数
• 逆に書いても（一応）OK

c()関数の“<-”は何？
hako <- c(1,2,3,4,5) の“<-”は
左向きの矢印（←）
を表現
（入れ替えても動きます）

コンソールで「＋」が出たら...
• 入力中に誤って[Enter] を押すと，
待機状態を示す「＋」が出る
• [STOP] ボタンでキャンセル
• [Esc] キーでキャンセル

履歴機能と補完機能
•履歴: [↑][↓] の矢印キー
•補完: [Tab]キー

いま“hako”という名前の
「変数」の中に
1から5までの5つの数字が
まとめて入っている状態

以下の関数を実行
•> sqrt(hako)
•> log(hako)

もし変数がなかったら
何度も関数を
繰り返す羽目になる
sqrt(1), sqrt(2) ... sqrt(5)
log(1), log (2) ... log (5)

一括処理のために
変数（ベクトル）の
利用は不可欠

ここまでのまとめ
• は「関数」と「変数」が命
• 関数を使って数値を処理
• q(), help(), sqrt(), log(), c()
• 変数を使って一括処理！

覚える必要はなく
メモ等を頼りに
実行できれば OK

Sub topics
1. 行列のおはなし
2. データフレーム
3. 外部データの読込

さきほど
一行で表せる数値を
扱いましたが

実際のデータは
複数行あるはず

例えば...
•身長と体重
•年齢と年収
•覚えた単語数とTOEIC スコア

表にすれば...
身長体重
A 180 75
B 170 65
C 165 60
D 175 70
E 190 80

複数の行や列で表される
データを扱うために
Rでは「行列」を使う

行列とは
数値が縦横に並べられたもの

ひとまず
「行列」という存在を
知ってやってください

行列まとめ
• 横方向が行、縦方向が列
• デフォルトでの数値の並びに注意
• 必要な要素を適宜取り出して値を確認

データフレームとは
• いろんなデータを突っ込んだもの
• いろんな＝質的データ＋量的データ
• 突っ込む＝一緒に並んでいること

名前血液型身長体重
坂本 B 175 65
高橋 B 177 70
阿部 B 174 75
長野 A 179 70
松本 O 170 60

• Excel の WS とほぼ同じイメージ
• 既存データの読込＞自力で作る
• data.frame() 関数が使える

1. 行列のおはなし
2. データフレーム
3. 外部データの読込
Sub topics

ここはトラブル多発地域です
うまくいかない時は
まず説明をお聴きください

おそらく...
•Excel でデータ管理
•できればそのまま活かしたい

作業ディレクトリの設定
•作業ディレクトリとは...
•データを読み込む場所
•データを書き出す場所

• Windows：ファイル → ディレクトリの変更
• “My Documents”にファイル移動
• Mac OS X：環境設定 → 一般（起動）
• ホームディレクトリにファイル移動
• Linux：up to you...

• コンソールからの確認・設定も可能
• getwd()関数：現在の設定を確認
• > getwd()
• setwd()関数：現在の設定を変更
• > setwd("/Users/sakaue/Desktop/")
• 実行注意!!

データの読込その１
• read.csv() 関数
• CSV 形式のファイルを読み込む
• CSV: Comma Separated Value

1. hiro4.csv を作業ディレクトリへ移動
• XLS/XLSX 形式のものは保存時に変換
• CSV ファイルの文字コードは UTF-8 に
2. > test <- read.csv(choose.files(), header = TRUE) #Win
# test <- read.csv(file.choose(), header = TRUE) #Mac
3.> test [Enter] で中身を確認
データの読込その１

CSV 変換なんて面倒...
という方に

データの読込その２
• read.delim() 関数
• 表形式のデータ読み込む
• delim: delimiter（区切り文字）

1.hiro5.xls を開いてマウスで範囲指定
2.> test2 <- read.delim("clipboard") で代入
3.> test2 [Enter] で中身を確認
データの読込その２
Mac の場合: read.delim(pipe("pbpaste"))

読み込んだら関数で処理
> table(test[,3])
•度数分布を確認する
> mean(test[,3])
•平均値を求める
3列目対象
3列目対象

外部データの読込
• 作業ディレクトリの設定に注意
• CSV 形式に変換後，read.csv()関数で読込
• 必要な行 or 列を指定して処理

データを集めたら
数値要約だけでなく
データの可視化も必要

というわけで
作図のお時間です

基本的な作図手順
1. 変数に値を代入
2. 作図用の関数で処理

たった2段階
Excel や SPSS ではこうはいかない

• ヒストグラム
• 散布図
• 棒グラフ
• 折れ線グラフ
• 箱ひげ図
作成できる図の種類

まずはヒストグラム
【事例】
得点のヒストグラムを
作成する

まずはヒストグラム
> pretest <- (test$Pre)
> hist(pretest)

次は散布図
【事例】
事前テストの得点と
事後テストの得点を
比較し，伸びを見る

続いて散布図
> posttest <- (test$Post)
> plot(pretest, posttest)
> plot(pretest,posttest, ylim=c(0,100),xlim=c(0,100))

続いて箱ひげ図
【事例】
事前テストの得点と
事後テストの得点の
＜幅＞を比較する

続いて箱ひげ図
> posttest <- (test$Post)
> boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST"))

箱ひげ図
> boxplot(pretest, posttest,
names=c("Pre", "Post"),
horizontal=T)

箱ひげ図
horizontal=T, ylim=c(0,100))

箱ひげ図
horizontal=T, ylim=c(0,100),
col="blue")

箱ひげ図
names=c("Pre", "Post"), horizontal=T,
ylim=c(0,100), col="blue",
xlab="SCORE", ylab="TEST",
main="BOXPLOT")

作図手順のまとめ
1.変数に値を代入する
2.作図用の関数を使って処理する
3.形式を指定して保存
＋人に伝承（twitter, FB）

RStudioとは?
• R を快適に使うための統合開発環境 (IDE)
• ひとつの画面に複数の情報を配置
• 面倒（そう）なことがすぐできて(・・)ｲｲ!!
• 関数等の入力支援（tab）
• 変数等の中身をすぐに確認（CLICK!）
• Markdown によるレポート作成（割愛…）

RStudio のインストール
（R そのものは事前のインストールが必要）

↓OS に応じてダウンロード
RStudio のインストール

コンソール
エディタ変数・履歴
いろいろ
RStudio の起動直後

画面できること
エディタ（左上）
関数などの入力・既存スクリプトを閲覧
Run でそのまま実行も可
コンソール（左下）
関数の実行・変数への代入など
素の R と同じ
変数・履歴（右上）
変数の中身や使用した関数を表示
ダブルクリックでコンソールに貼付
いろいろ（右下）
ファイルの一覧表示
作図結果の表示
パッケージ管理
ひとつの画面ですべてのことを

なにはともあれ Project を作成
↓New Directory を選択

↓Empty Project を選択

↓Directory name を入力し
その名をつけた Directoryをどこに作るか選択

ちなみに配置は変更可能
Tools -> Global Options にある
Pane Layout で配置は変更可能

http://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rstudio
時間がないので
山根さんの資料を見ましょう
（HiRoshima.R #2 での資料。40K views!）
改訂版は Hijiyama.R #3 にて (11/28)

いろいろと手助けしてくれる
RStudio を使って
R に慣れていきましょう

Packageとは?
• ある処理・機能に特化したプログラム
• base（基本パッケージ）だけでも 1,000 以上
• 特殊な処理を行う際は，別の package を追加
• 言語処理に特化したものもある（ex. RMeCab）

可視化の発展編
violin plot と beeswarm
―分布をより分かりやすく捉えるために―

violin plot ≒ boxplot+hist
> install.packages("vioplot")
> library("vioplot")
> vioplot(pretest,posttest, names=c("Pre","Post"))

boxplot + beeswarm
> install.packages("beeswarm")
> library("beeswarm")
> PrePost <- test[,c("Pre",“Post")]
> boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST"))
> beeswarm(PrePost, add=TRUE)

• すべての処理・分析が R のみで完結
• <-> Editor + Excel (+ UNIX) + R + なんやかんや
• プログラミングの基礎養成に有効
• --> Python, Perl, ... どこでも使える
• 作図が美しい（＋Mac ならフォントも）
• Excel の作図は一般に (‘A`)ｳﾞｧ-
のススメ

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