myscratchpad

とりあえずリンクだけ貼っておく
そのうち調べよう

Imai, Kosuke, Luke Keele, Dustin Tingley, and Teppei Yamamoto. (2010). ``Causal Mediation Analysis Using R,'' in Advances in Social Science Research Using R, ed. H. D. Vinod, New York: Springer, Forthcoming.
Imai, Kosuke, Luke Keele and Dustin Tingley. ``A General Approach to Causal Mediation Analysis."

mediation パッケージ
http://cran.r-project.org/web/packages/mediation/index.html
http://imai.princeton.edu/software/mediation.html

Sobel test はmultilevelパッケージ？
大御所、Kenny先生の解説: http://davidakenny.net/cm/mediate.htm
サンプルデータと結果: http://davidakenny.net/dtt/mediate.htm

RjpwikiのTipsより。感謝。

文字+番号
paste("Sbj_", 1:10, sep = "")
[1] "Sbj_1"  "Sbj_2"  "Sbj_3"  "Sbj_4"  "Sbj_5"  "Sbj_6"  "Sbj_7"  "Sbj_8"  "Sbj_9"  "Sbj_10"

文字列の分解
x <- paste("Sbj_", 1:10, sep = "")
strsplit(x, "_")
# ベクトルにする
unlist(strsplit(x, "_"))
# データフレームにする
data.frame(strsplit(x, "_"))
## 一部を取り出す
data.frame(strsplit(x, "_"))[2,]

全部数値ならdim(...) でもできる

ついでにメモ
rep(1:3, times = 3) # 1,2,3を3回繰り返す。rep(1:3, 3) も同じ
[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3
rep(1:3, each = 3) # それぞれを3回くりかえす
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3
## 繰り返しは要素ごとに指定もできる
rep(1:3, times = c(3, 2, 5))
 [1] 1 1 1 2 2 3 3 3 3 3

reshape関数より便利なのがreshapeパッケージにある
melt, cast関数
meltは縦長
castは横長

# データ生成
dat <- data.frame(s = factor(1:8), a = factor(c(rep(1,4), rep(2, 4))), b1 = rnorm(8), b2 = rnorm(8), b3 = rnorm(8))
dat

library(reshape)
# 縦長にする
dat.l <- melt(dat, id = c("s", "a"))
dat.l

# 横長にする
## 結果はvalue, 反復測定変数はvariableという変数名でないとエラーになる
names(dat.l) # 変数名のチェック
[1] "s" "a" "variable" "value"
cast(dat.l)

ピボットテーブルのようにも使えるらしい (Rjpwikiの記事。感謝)
そのうち調べよう

プロポーショナルで英数字、日本語で等幅でタイトルを書く
plot(1:10, xlab = "")
title(xlab = "WIC      ", familiy = "serif")
title(xlab = "　　　テスト", family = "Japan1GothicBBB")


Rで使えるpdfフォント
 
> names(pdfFonts())
[1]  "serif"                "sans"                 "mono"
[4]  "AvantGarde"           "Bookman"              "Courier"
[7]  "Helvetica"            "Helvetica-Narrow"     "NewCenturySchoolbook"
[10] "Palatino"             "Times"                "URWGothic"
[13] "URWBookman"           "NimbusMon"            "NimbusSan"
[16] "URWHelvetica"         "NimbusSanCond"        "CenturySch"
[19] "URWPalladio"          "NimbusRom"            "URWTimes"
[22] "Japan1"               "Japan1HeiMin"         "Japan1GothicBBB"
[25] "Japan1Ryumin"         "Korea1"               "Korea1deb"
[28] "CNS1"                 "GB1"

再現率はpsychパッケージのp.rep関数を使う
この関数で計算される効果量 (dprime) やp.repはhttp://psychology.clas.asu.edu/sqabのものとなんか違う。そもそも計算式が違う。
というか、t分布で近似するときと正規分布で近似するときがあるみたい。ようわからんな…。p値の再現性は正規分布で、効果量の再現性はt分布なのか？

                SS num Df Error SS den Df         F       Pr(>F)
(Intercept) 3444.5      1       77      7 313.13636 4.537639e-07
afact        217.5      3       71     21  21.44366 1.347309e-06

p.rep(p = 0.05, n=NULL,twotailed = FALSE)
p.rep.f(F,df2,twotailed=FALSE)
p.rep.r(r,n,twotailed=TRUE)
p.rep.t(t,df,df2=NULL,twotailed=TRUE)

引数と出力だけメモ

引数
p F、tなどの統計量の有意確率。普通のp値
F F値
df t検定の自由度。サンプルサイズが違うときは第1群の自由度
df2 F値の分母の自由度。もしくはサンプルサイズの違うt検定の第2群の自由度
r 相関係数
n rの算出に使った全体のサンプルサイズ
t t検定のときにはt統計量、もしくは回帰係数の有意性検定の統計量
twotailed 片側か両側か


p.rep  再現率 (Probability of replication)
dprime  効果量 (Cohen`s d) 。一定以上のpが得られる場合if more than just p is specified
prob  F, t, rの確率。片側か両側
r.equivalent t検定でのrとtの等質性

参考文献
Cummings, Geoff (2005) Understanding the average probability of replication: comment on Killeen 2005). Psychological Science, 16, 12, 1002-1004).
Killeen, Peter H. (2005) An alternative to Null-Hypothesis Significance Tests. Psychological Science, 16, 345-353.
Rosenthal, R. and Rubin, Donald B.(2003), r-sub(equivalent): A Simple Effect Size Indicator. Psychological Methods, 8, 492-496.
Rosnow, Ralph L., Rosenthal, Robert and Rubin, Donald B. (2000) Contrasts and correlations in effect-size estimation, Psychological Science, 11. 446-453.

Society for Quantitative Analysis of Behavior
http://psychology.clas.asu.edu/sqab