2025年6月18日 / 最終更新日時 : 2025年6月19日 s1inagaki Blog P6. Mutateで新しい変数(因子型)を定義する 入力されたデータを眺めていても、解釈が難しいことがあります。こんな時、①先行研究などで示されている「カットオフ値」を使ったり、②自分で考えた任意の基準でグループ分けしたりすることで、解釈しやすいカテゴリ変数(例:「ハイリ […]
2025年6月17日 / 最終更新日時 : 2025年6月18日 s1inagaki Blog P5.モックデータを作る・変数辞書を活用する 大切な自分のデータセットを扱うためにAIを使って下調べをするのは有用です。まずは、AIに以下のようにお願いして、Mockデータを作ってもらってください。 RやPythonで使える、以下の条件を満たす欠損値なしのシミュレー […]
2025年6月17日 / 最終更新日時 : 2025年6月18日 s1inagaki Blog P4.2. across関数で複数列をまとめて処理する naiman_c3 <- naiman_c2 %>% mutate(across( starts_with(“q4s”), ~ 11 – .x )) このコード […]
2025年6月11日 / 最終更新日時 : 2025年6月18日 s1inagaki Blog P4_mutate関数でデータの前処理をする 生データをそのままデータ分析できることは稀です。特に授業で扱う社会調査結果では、アンケートの回答がズレていたり、複数の質問項目を組み合わせて新しい「尺度」を作る必要があったりと、何らかの「前処理」が欠かせません。 前処理 […]
2025年6月11日 / 最終更新日時 : 2025年6月11日 s1inagaki Blog P3_PBL変数型についての補足 ExcelデータをRに読み込んだら最初にすること RにExcelデータを読み込んだら、まずはデータの中身をざっくり確認しましょう。glimpse(オブジェクト名) を使うと、変数名・データ型・一部の値などが一覧で表示され […]
2025年6月11日 / 最終更新日時 : 2025年6月11日 s1inagaki Blog P2_ファイル(データセット)を読み込む 授業で受けとったファイル(データセット)をRで読み込む方法を説明します。 データ分析を始めるための最初のステップは、分析対象のファイル(データセット)をRStudioに読み込むことです。ここでは、初心者でも直感的に操作で […]
2025年6月9日 / 最終更新日時 : 2025年6月11日 s1inagaki Blog P1_RStudioプロジェクトの作成 RStudioの画面 Rプロジェクトの作成 RStudioには「プロジェクト」という強力な機能があります。これは、データ分析に必要な全てのファイル(スクリプト、データ、結果など)を一つの専用フォルダにまとめて管理する仕組 […]