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R にパッケージをインストールする方法

Rは、最初からかなりいろいろなことができる無料統計ソフト。

もっとすごいのは、あとからパッケージをインストールして、さらにいろいろな解析ができるようになること。

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目次

R は追加パッケージをインストールする前からすごい!

まず、新しいパッケージをインストールしなくてもできる統計解析を挙げてみる。

  • 平均
  • 標準偏差
  • 割合
  • 相関係数
  • 平均値の差の検定(t検定)
  • 割合の差の検定(χ[カイ]2乗検定)
  • サンプルサイズ計算
  • マクネマー検定
  • コクラン・アーミテージ検定
  • フィッシャーの正確検定(Fisher Exact Test)
  • テューキー チューキーの多重比較検定
  • ダネットの多重比較検定
  • マン・ホイットニーのU検定
  • ウィルコクソンの符号付順位和検定
  • クラスカル・ウォリス検定
  • 回帰分析
  • 重回帰分析
  • 分散分析
  • 共分散分析
  • ロジスティック回帰分析
  • ログリニア回帰分析
  • 主成分分析
  • 因子分析
  • k平均法
  • 階層クラスタリング

などなどなど。。。

ほかには、パッケージを呼び出す必要があるけど、
改めてインストールする必要がないパッケージがある。
使うときにlibrary()を実行して呼び出す。
:の右側がパッケージの名前。

  • カプラン・マイヤー曲線:survival
  • コックスの比例ハザードモデル:survival
  • 判別分析:MASS
  • 負の二項分布回帰分析:MASS

R はパッケージをインストールするとさらにすごい!

次に、インストールが必要なパッケージ。

  • マン・ホイットニーの正確検定ができるパッケージ:coin
  • ノンパラメトリック検定のサンプルサイズ計算ができるパッケージ:samplesize
  • クロンバックのアルファが計算できるパッケージ:psych
  • 多重比較がもっと詳しくできるパッケージ:multcomp
  • 疫学のツールパッケージ:epitools
  • APCモデルとROCのパッケージ:Epi
  • ROCのサンプルサイズ計算パッケージ:pROC
  • メタアナリシスが簡単にできるパッケージ:metafor
  • コレスポンデンス分析のパッケージ:ca
  • k近傍法ができるパッケージ:class
  • RidgeとLASSOができるパッケージ:glmnet
  • PCRとPLSができるパッケージ:pls
  • 決定木分析ができるパッケージ:rpart
  • わかりやすい決定木を出力できるパッケージ:partykit
  • バギングができるパッケージ:adabag
  • ランダムフォレストができるパッケージ:randomForest
  • サポートベクターマシーンができるパッケージ(尖度・歪度も計算できる):e1071

これらは、R コンソールで install.packages(“パッケージ名”)と書いてエンターキーをたたくと、インストールできる。

例えば、以下のように半角英数で、install.packages(“coin”) と書いたら、エンターキーをヒットする。

そうすると、まず、どこからダウンロードするかの画面が出てくるので、Japanを探して選び、OKをクリックするとダウンロードが始まる。

2024 年 10 月現在、 Japan サーバーとしては、Japan (Yonezawa) が唯一選べるので、Japan (Yonezawa) を選ぶ。

以下のような結果出力がなされれば、インストール完了である。

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R にパッケージをインストールする動画

実際のダウンロードの様子は動画参照。

統計ソフトRにパッケージをインストールしてみた!

まとめ

R は、最初からすごいソフトウェアだが、パッケージをインストールすることで、さらにいろいろな統計解析ができるようになる、本当にすごいソフトウェアだ。

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リサーチクエスチョン探し?データ分析?論文投稿?、、、で、もう悩まない!

第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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