Long format から Wide Format に変換
Long Format と Wide Format の違いと用途
データフォーマットの比較
特徴
Wide Format
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Long Format
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具体例 (数学と英語のテスト結果)
Wide Format
名前 | 数学 | 英語 |
---|---|---|
太郎 | 80 | 75 |
花子 | 85 | 90 |
次郎 | 70 | 80 |
Long Format
名前 | 科目 | 点数 |
---|---|---|
太郎 | 数学 | 80 |
太郎 | 英語 | 75 |
花子 | 数学 | 85 |
花子 | 英語 | 90 |
次郎 | 数学 | 70 |
次郎 | 英語 | 80 |
Wide Format が適切な解析手法の例
- 対応のある群間検定 (対応のあるt検定、Wilcoxon の符号順位検定 など)
- 例: 同じ生徒の数学の点数を、ある教育方法の実施前と後で比較する。
- 理由: 各生徒の前後の測定値が同じ行にあり、個人内の変化を直接比較しやすい。
- 多変量解析
- ANOVA、ロジスティック回帰、ANCOVA、重回帰分析、多変量分析、主成分分析 (PCA)、因子分析 など。
- 例:
- ANOVA (多元配置分散分析): 学年、性別、学習方法が試験成績に与える影響を同時に分析する。
- ロジスティック回帰モデル: 生徒の属性 (年齢、学習時間、出席率) から合格/不合格を予測する。など
- 理由:
- 複数の変数間の関係を同時に分析し、交互作用や複雑なパターンを検出できる。
Long Format が適切な解析手法の例
- 対応のない群間検定 (t検定、Mann-Whitney U検定 など)
- 例: 異なる2つのクラスの数学の点数を比較する。
- 理由: 各観測値が独立した行にあり、群 (クラス) 間の比較がしやすい。
- 混合効果モデル
- 例: 生徒の成績に対する、教師の影響と生徒個人の特性の影響を分離して分析する。
- 理由: 個人内変動と個人間変動を同時に扱えるため。
使用方法
カラムの設定
IDカラムの設定
- 「ID のカラム」セクションで、個体や参加者を識別するためのカラムを選択します
- 複数のカラムを選択可能です (例: 被験者ID + グループID)
- オプション設定
- 「IDのいずれかが欠損値の場合はデータを除外する」にチェックを入れると、IDに欠損がある行を除外します
- ID列に半角スペースが含まれる場合、「ID列の半角スペースを “_” に置き換える」オプションが表示されます
- 複数のID列を選択した場合:
- 新しいIDカラムが自動生成されます
- ID列の区切り文字を選択できます (アンダースコア、ハイフン、カンマ、空白)
値のカラムの設定
- 「値のカラム」セクションで、分析対象となる数値が含まれるカラムを選択します
- 一つのカラムのみ選択可能です
分類カラムの設定
- 「分類カラム」セクションで、Wide Format の列見出しとなるカラムを選択します
- 複数のカラムを選択可能です
- オプション設定:
- 生成されるカラム名に半角スペースが含まれる場合、「生成されるカラム名の半角スペースを “_” に置き換える」オプションが表示されます
- 生成されるカラム名に、分類カラムの値だけでなく、分類カラム名を接頭辞として付与することができます
未指定カラム
上記のいずれにも指定されなかったカラムは、ワイドフォーマットのデータのカラムに移されます。
重複データの処理
Long format では、同一被験者のデータが複数行にわたって示されますが、例えば性別などのカラムもある場合には、その値が繰り返し出現します。 この場合は話は単純です。
しかし、体重や年齢は、時系列データの場合には途中で変わることがあります。 そのようなデータを Wide format にする場合には、代表値を選ぶ必要があります。 試験開始時・終了時、中央値など、状況に応じて選択してください。
指定カラムの重複データ処理
同じID・条件の組み合わせに複数の値が存在する場合、
全ての値を “,” で接続
・
重複を取り除いた値を “,” で接続
・
最初の値のみ
・
最後の値のみ
・
平均値
・
中央値
・
最小値
・
最大値
・
合計
から処理方法を選択できます。
未指定カラムの重複データ処理
ID、値、分類のいずれにも指定されなかったカラムについても、同様の処理方法を選択できます。
分類内容 | 値 | |
{{ item.tag }} |
データの取り扱い
- データインポート
- データの読み込みは、ブラウザ内で完結し、外部へのデータ送信は発生しません。
- データ保持
- 読み込んだデータはブラウザ内に保持されます。
- ブラウザのセッションが終了または全てのタブが閉じられると、保持していたデータは自動的に破棄されます。
- データの安全性
- ブラウザがクラッシュした場合でも、10分経過すれば次回の起動時にデータは安全に消去されます。
- 共用のPCでの使用も考慮し、データの外部漏洩のリスクを最小化しています。
クラウド R を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のRサーバーへ送信されるデータは、数値計算に必要な最小限のセットに制限されています。
- 送信データは解析に必要なサブセットのみに限られます。
- ユーザーコントロール下のデータ送信
- 送信前に、どのデータが外部サーバーへ送信されるのか内容を確認することが可能です。
- データの送信はユーザーの操作により行われ、自動的な送信は行いません。
- クラウド R 出力結果の保持
- クラウド R からの出力結果は、将来の自動翻訳や自動解説の機能実現のため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
- 通信経路も全て暗号化していますので、たとえプライバシーに関わる情報が含まれていたとしても、通常は漏洩する恐れはありません。
AI による解説を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のAIサーバーへ送信されるデータは、クラウド R の出力結果と、用いた統計手法の徐放です。
- ただし、クラウド R の出力結果に連続した数値データが含まれる場合は、AI にデータ形式を認識させる目的で、連続データの最初の行のみを送信します。
- クラウド R 出力結果の保持
- AI による解説内容は、将来の品質向上などのため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
Reactive stat において、統計データの変数は、通常の数値や文字列として扱われます。 したがって、日付や時間の概念は直接的にはサポートされていません。
統計計算を行う際には、日付や時間の差分を数値として事前に用意しておく必要があります。
チェックされた行が削除対象となります
削除対象の行
データ入力
R の出力結果
R出力図形
AI による R 出力結果の解説
- データ: カラム名 (列名) をそのまま記述するか、"列名" のようにダブルクォートで挟んで指定
- 算術演算子: +, -, *, /, ()
- 基本関数: abs(), sqrt(), pow(), exp(), log(), log10()
- 三角関数: sin(), cos(), tan(), asin(), acos(), atan()
- 丸め関数: round(), floor(), ceil()
体重 / pow(身長, 2)
, "体重" / ("身長" * "身長")
{{ column }}
元データ (Long format)
変換設定
新規に {{newIdColumn}}
カラムが作成され、重複のない ID が保管されます
生成されるカラム名は、 です。
変換後のデータ(ワイドフォーマット)
重複データがありました
重複データはありませんでした