新・医学と統計(24)

JASPでベイズ統計のほんの一端を経験され如何だったでしょうか。
まだ、

馴染めないかもしれませんが、いわゆる母集団仮説検定のｐ値を超えてベイズ統計の時代が来るかも知れません・・?!
それはさておき、
JASPのご紹介も最後の「Factor」を残すのみとなりました。

では、いつもの様に、
JASPを立ち上げ「Factor」を経験して見ましょう。

 

「Factor」の簡単な例題として下記URLより、

http://kstat.sakura.ne.jp/dbase/dbaseJASP.html/

 

「PCAdata.csv」をダウンロードしてお使いください。

 

注意：
*****
Windows10のブラウザ（MicrosoftEdge）で「.csv」ファイルがダウンロードできないようであれば、次の方法を試して下さい。
設定[・・・]→閲覧データのクリアー[クリアーするデータの選択]→
☑Cookieと保存済みのWebサイトデータ、☑キャッシュされたデータとファイル→クリア

 

それでもダメなときは、
設定[・・・]→Internet Explorerで開く

 

・・としてやってみて下さい。

 

「Google / Crome」は大丈夫かと思います。
*****

 

本ファイルの内容は、「すぐに役立つ統計のコツ」（オーム社刊、金関正弘 著）の主成分分析（124ページ）と同じ内容です。

では、
いつものようにJASPを実行します。

 

JASP→File→Open→Computer→Browse（保存したホルダー）
↓
PCAdata.csv を開く
↓
すべての変数の尺度をScaleにする。

図１　変数尺度の確認　

 

 

↓
Facter→Principal Compornent Analysis
↓
図２　変数の選択　

 

 

 

↓
図３　回転法・ファクター数の設定　

 

ここでは、回転法を[varimax]、因子数を[2]とします。

↓
図４　主成分分析の結果　

 

「すぐに役立つ統計のコツ」（127ページ）の結果とほぼ一致します。
↓
図５　Optionの設定　

 

 

赤矢印の☑Path diagram にチェックを入れるてみましょう。
↓
図６　Path diagram の表示　

 

 

赤と緑の矢印は主成分負荷量との関係（正と負）の強さを線の太さで表しています。

主成分散布図でデータの特徴を視覚的に捉えるには「すぐに役立つ統計のコツ」（128ページ）のフリーオンラインソフト（下記URL）の利用も検討して下さい。
https://www.wessa.net/stat.wasp

 

次回に続く！

 

お知らせ!!

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情報統計研究所は全く初心者のための統計教室を開催します。

参照先：
初めての統計-blog
basicstat.sblo.jp/