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心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
- 1. A Fresh Way to Do Statistics 心理学者の次世代の分析ツール JASP 入門 専修大学大学院 文学研究科 心理学専攻 修士課程2年 北條大樹 ベイズ塾春合宿2018 2018/03/02(金) https://jasp-stats.org/releases/DISCOVER_JASP_2017.pdf SRiP 001
- 2. この資料について • JASPのソフトの ”使い方” を説明した資料になります｡ • 一部､デモデータを無理矢理ソフトウェアに入れている部分があります ので､本資料における統計解析の精確性に関しては保証しません｡ • こんな分析ソフトウェアあるのか｡便利だなぁ｡という感じで ゆるーくご覧ください｡ • 対象は、ベイズ統計使いたい人ではなく、無料で簡単に統計 解析したい人向けです。 2
- 3. お前誰や? • 名前: 北條大樹( ほうじょう だいき ) @dastatis • 所属: 専修大学大学院 文学研究科 心理学専攻 心理統計学研究室 • HP: https://dastatis.github.io/index.html • 私は焼肉･ラーメン･寿司が食べたいです｡ 3
- 7. JASPとは？ • JASPは、統計解析を行うための新たな”方法”(ソフト)である。 • 完全無料 • オープンソース • クロスプラットフォーム • 見やすい画面、そして、ドラッグ&ドロップ操作で簡単に統計 分析できる • JASPは、ANOVAや回帰分析のような古典的分析だけでなく、 それらのベイズ統計分析も実施することができる。 • まだ誕生したばかり｡開発が盛ん(すぎて資料作りに困った) https://jasp-stats.org/releases/DISCOVER_JASP_2017.pdf より 7
- 8. なぜJASPを使うのか？ • 多くの利点 • SPSSのような商用パッケージと比較して、JASPは無料で、オープン ソースで、開発が盛ん、そして、パラメータ推定法としてベイズ法を使 える。 • Rのようなフリーパッケージと比較しても、ドラッグ&ドロップで簡単 に操作できる。プログラミング能力を必要としない。 • その他の全てのパッケージと比べて、JASPは基本となる分析を古典的 かつベイズ的に実行することができる。 • Windows/Mac/Linux の全てで使用することが可能である。 https://jasp-stats.org/releases/DISCOVER_JASP_2017.pdf より 8
- 9. JASPの詳細 • JASPって何の略？ • Jeffereys’s Amazing Statistics Program • Bayesian pioneer Sir Harold Jeffreysが驚愕の統計プログラム • JASPって何のプログラミング言語で書かれているの？ • アプリケーション自体はC++で書かれている。 • 分析は、RとC++のどちらもで書かれている(R packageも導入済)。 • その他、ソフト外観でjavascriptも使用されている。 • どのライセンスでJASPは公開されているのか？ • The GNU Affero General Public License, Version 3 9 https://jasp-stats.org/faq/ より
- 11. 本日のお品書き • JASPとは? • JASP導入 • 古典的分析 • t検定 • 分散分析 • 回帰 • 多変量解析(主成分･因子･SEM続き) • ベイズ分析 • t検定モデル • 分散分析モデル • 回帰モデル 11
- 16. JASPで読み込めるデータファイル形式 16 • .csv • .txt • .sav (SPSSのファイル) • .ods • 1行目に列名が入っている必要あり • 欠損値に関しては､”Nan”, ”.”(ピリオド), ” ”(スペース),もしくは空白セル https://jasp-stats.org/getting-started/ より
- 17. ファイル読み込みタブ 17 • Recent ･･･ 最近使ったファイル • Computer ･･･ コンピュータにあるファイル • OSF ･･･ Open Science Framework のプロジェクトに紐付いたデータを選択 • Examples ･･･ デモデータが入っている｡
- 18. ファイル読み込みタブ(OSF編) 18 • 論文の補足資料や分析データが公開されているサイト(再現可能性の問題のため) • OSFアカウントを持っていると､紐付けられる｡ https://osf.io/
- 20. ファイル読み込みタブ(OSF編) 20 • 自分の参加しているプロジェクトが表示される｡ • 選択していくことで､プロジェクトにあるデータを読み込める｡
- 21. ファイル読み込みタブ(Examples編) 21 • 5つのデモデータが既に入っている｡ • 今日はこれらを使って､遊んでみる｡ • まずは､Big5のデータを読み込んでみましょう｡
- 26. コピーもしくは図を保存するには､､､ • 散布図の▼の部分をクリックし､選択してコピーや保存 26 • JASPのすごいところ APA形式の図表で排出してくれるので､ 論文にする際は､貼り付けるだけで完成｡ • 保存可能形式 tex民にも優しい｡
- 27. 結果の保存方法(OSF編) 27 • ｢File｣タブの｢Export Results｣→｢OSF｣→ 保存したいプロジェクト選択→保存したいファイル名 OSF画面(Web) demo1.htmlが保存される→ 保存すると
- 28. • ｢File｣タブの｢Export Results｣→｢Computer｣→ 保存したい場所を選択→保存したいファイル名 結果の保存方法(自分のPC編) 28 今回はデスクトップに demo1.htmlを保存→ demo1.htmlを開くと･･･ → • 基本的にあとはこの手順の繰り返し! 自分のやりたい分析へ→
- 32. 独立な2群のt検定 (Independent Samples T-test) • ｢mean_NEO｣が｢Sex｣間で差があるか? 32 ･検定の種類 ･仮説 ･効果量の算出 ･仮定チェック ･欠損値処理法 などは適宜選択
- 33. 対応のある2群のt検定 (Paired Samples T-test) • ｢q1_NEO｣と｢q2_NEO｣間で差があるか? 33 ･検定の種類 ･仮説 ･効果量の算出 ･仮定チェック ･欠損値処理法 などは適宜選択
- 34. 1サンプルのt検定 (One Sample T-test) • ｢mean_NEO｣と0 (特定の平均値) と差があるか? 34 ･検定の種類 ･比較したい平均値 ･仮説 ･効果量の算出 ･仮定チェック ･欠損値処理法 などは適宜選択
- 35. ANOVA 35
- 36. ANOVA (Tooth Growth データを読み込む) • ｢dose｣条件毎に｢len｣の平均値差があるか検討 36 ･仮定チェック ･事後処理(多重比較) ･プロット ･効果量算出 などは適宜選択
- 37. Repeated Measures ANOVA (Bugs データ) • 分析するデータ(2要因 各2水準) 37
- 38. Repeated Measures ANOVA つづき 38
- 41. Correlation Matrix (相関行列) • 変数x1-x3の相関行列を算出 41
- 42. Linear regression (線形回帰) • 説明変数 x1-x3 従属変数 y1 の線形回帰 42
- 43. Logistic regression (Kitchen Rolls データ) • 説明変数 q1-q12_Neo 従属変数 Sex のロジスティック回帰 43 ･モデルに無理矢理デモデータを入れてます｡ ･やりかたをみるにとどめてください｡
- 45. 分割表 (Kitchen Rolls データ) 45
- 48. 主成分分析 (Kitchen Rolls データ) 48
- 50. 因子分析 50
- 53. SEM は R のLavaan記法を使う｡ • Political Democracy データでデモ｡ • モデルは､ http://lavaan.ugent.be/tutorial/sem.html を参照｡ 53 実行すると
- 55. まとめ • JASPはタダで簡単に論文直結な分析ができる｡ • 現在開発中なので､更に機能が拡張される｡ • 心理統計学者がトップに立っているので､ユーザー目線を忘れ ない｡ • OSFアカウントと紐付けて､より便利に｡ • JASPは心理学者の次世代の分析ツール 55 君はこれで満足か? →
- 57. ベイズでできる分析 • ベイズでできるのも結構ある｡ • 今後拡充される(はず)｡ • BFが算出される｡ • やり方はほぼ一緒｡ • モデリングは今のところできない｡ 57
- 58. Bayesian Independent Samples T-Test • Kitchen Rollsデータ 58 BFと誤差が算出される｡ ベイズで､まず､絶対に大事なこと ･どんな事前分布で算出した結果なのか? ･その事前分布の妥当性は? ･事後分布の形状は?
- 60. Bayesian Paired Samples T-Test 60 古典的分析の際とやることは同じ｡
- 61. Bayesian One Sample T-Test 61
- 62. Bayesian ANOVA (Tooth Growth) 62 事後的な分析で事前･事後オッズを 出してくれる｡
- 63. Bayesian Repeated Measures ANOVA 63
- 64. Bayesian Linear Regression (Big5データ) 64
- 65. まとめ • JASPはタダで簡単に論文直結なベイジアン分析もできる｡ • 現在開発中なので､更にベイジアンな機能が拡張される｡ • 心理統計学者がトップに立っているので､ユーザー目線を忘れ ない｡ • OSFアカウントと紐付けて､より便利に｡ • JASPは 心理学者の次世代の古典的･ベイズ分析ツール 65
- 66. 参考文献･サイト • JASPについて • https://jasp-stats.org/ • Wagenmakers, E. J., Love, J., Marsman, M., Jamil, T., Ly, A., Verhagen, J., ... & Meerhoff, F. (2017). Bayesian inference for psychology. Part II: Example applications with JASP. Psychonomic Bulletin & Review, 1-19. • 難波修史, 由比匠, 神原広平, 宮谷真人, & 中尾敬. (2017). JASP による心理学者のためのベイズ統計. 広島大学心理学研 究, (16), 97-108. • BayesFactor(ベイズファクター)について • https://dastatis.github.io/dastatis.github.io/pdf/BayesFactor.html • https://www.slideshare.net/ShushiNamba/bayes-factor-69579672 • https://www.slideshare.net/daikihojo/bridgesampling • ベイズについて • Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian data analysis (Vol. 2). Boca Raton, FL: CRC press. • Lee, M. D., & Wagenmakers, E. J. (2014). Bayesian cognitive modeling: A practical course. Cambridge university press. • Kruschke, J. (2014). Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan. Academic Press. 66