５.データ入力と基本－クラスター分析の実習
データ入力の手順
①下記のデータをエクセルで入力する。
|
kokugo |
sugaku |
rika |
shakai |
| a |
75 |
75 |
66 |
86 |
| b |
45 |
45 |
58 |
56 |
| c |
68 |
65 |
59 |
76 |
| d |
42 |
75 |
95 |
85 |
| e |
53 |
68 |
65 |
65 |
| f |
76 |
75 |
75 |
75 |
| g |
87 |
95 |
76 |
65 |
| h |
95 |
45 |
85 |
75 |
| i |
86 |
65 |
35 |
46 |
②これらのデータを、「seiseki.csv」という名称で、リムーバブルディスクに保存する。
③Rを起動して、「ファイル」「ディレクトリの変更...」でリムーバブルディスクに読み込み先を変更する。
④> read.csv("ファイル名",header=TRUE,row.names=1) でデータをRへ読み込む。
read.csv("seiseki.csv",header=TRUE,row.names=1)
画面にデータリストが表示される。
この段階で「NAエラー」が出る場合には、読み込んだセル内に数値や英文字ではないデータがある場合がある。
日本語や記号、無駄な空白までチェックされるので、データを作成する段階で注意しておいてほしい。
⑤分析するときには、データオブジェクトとして登録しておくと楽である。
seiseki<-read.csv("seiseki.csv",header=TRUE,row.names=1)
カーソルキー「↑」「↓」を使うと、一度入力したコマンドが出てくる。これを利用して入力を楽にしよう。
あとは、クラスター分析の手順に従い、処理を行う。
また、以下の使い方も便利である。
summary(seiseki)
最小値、第1四分位数、中央値、平均値、第3四分位数、最大値、を表示する。
stem(seiseki)
幹葉表示をする。（簡易版度数分布図）
boxplot(seiseki)
箱ヒゲ図を作る。データの分布状態を表示する。
以上、Rではいろいろなコマンドが使用される。詳細は次回以降に述べていく。
最終更新：2011年11月15日 21:43
