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dat <- read.table("http://file.scratchhit.pazru.com/modregdataSimple.txt",header=T)

dat1 <- dat
dat1$idv <- dat1$idv - mean(dat1$idv)
dat1$mod <- dat1$mod - mean(dat1$mod)

modsd <- sd(dat1$mod)
modab <- dat1$mod - modsd
modbl <- dat1$mod - (-1*modsd)
dat2 <- cbind(dat1, modab, modbl)

lmres.ind <- lm(dv ~ idv + mod, data = dat2)
lmres.whl <- lm(dv ~ idv * mod, data = dat2)
anova(lmres.ind, lmres.whl)
summary(lmres.whl)
anova(lmres.whl)

# 単純傾斜
lmres.modab <- lm(dv ~ idv * modab, data = dat2)
lmres.modbl <- lm(dv ~ idv * modbl, data = dat2)

summary(lmres.modab) # 高群
summary(lmres.modbl) # 低群

# プロット
x <- dat2$idv
y <- dat2$dv
above.line <- summary(lmres.modab)$coef[1:2,1] # 高群の切片と傾き
below.line <- summary(lmres.modbl)$coef[1:2,1] # 低群の切片と傾き
plot(x, y)
abline(above.line, col = "red")
abline(below.line, col = "blue")
legend(locator(1), legend = c("mod.above", "mod.below"), lwd = 0, box.lty = 0, col = c("red", "blue"))


# 標準化偏回帰係数とか
co.whl <- summary(lmres.whl)$coefficients[,1]
co.ab <- summary(lmres.modab)$coefficients[,1]
co.bl <- summary(lmres.modbl)$coefficients[,1]

sd.idv <- sd(dat2$idv)
sd.dv <- sd(dat2$dv)

co.whl*(sd.idv/sd.dv)
co.ab*(sd.idv/sd.dv)
co.bl*(sd.idv/sd.dv)

# 回帰係数の標準誤差と信頼区間
cose.ab <- summary(lmres.modab)$coefficients[,2]
cose.bl <- summary(lmres.modbl)$coefficients[,2]

## 標準誤差
cose.ab
cose.bl

## 信頼区間
cose.df <- summary(lmres.modbl)$fstatistic[3]
t95 <- abs(qt(0.975, cose.df))

co.ab - t95*cose.ab # 下側
co.ab + t95*cose.ab # 上側

co.bl - t95*cose.bl # 下側
co.bl + t95*cose.bl # 上側

# 独立変数を全て標準化してから実行すると回帰係数とかは全部標準化...になる
dat1$idv <- scale(dat1$idv)
dat1$mod <- scale(dat1$mod)
dat1$dv <- scale(dat1$dv)

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アウトドア、自転車、ジョギング、英語学習
自己紹介:
・千葉在住のサラリーマンです。データ分析っぽいことが仕事。
・今年英検1級取得。今はTOEIC高得点を目指して勉強中。
・興味のあることは野球、アウトドア、英語学習、統計、プログラミング、PC関係などなど。
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