- データの読み込み: 要因分析を行う前に、対象となるデータをRに読み込みます。例えば、CSVファイルを読み込む場合は以下のようなコードを使用します。
data <- read.csv("データファイル.csv")
- 要因の特定: 要因を特定するために、データセット内の変数やカラムを調査します。Rの基本的な統計関数やデータの可視化パッケージを使用することで、要因の候補を見つけることができます。
# 変数の要約統計情報の表示
summary(data)
# ヒストグラムの表示
hist(data$変数名)
- 相関の確認: 要因の検出には、変数間の相関関係の確認が重要です。Rでは、
cor()関数を使用して相関係数を計算することができます。
# 相関行列の計算
cor_matrix <- cor(data)
# 相関行列の可視化
heatmap(cor_matrix)
- 統計モデルの作成: 要因の影響をより正確に評価するために、統計モデルを作成することがあります。Rでは、線形回帰モデルや一般化線形モデルなど、様々な統計モデリング手法が利用できます。
# 線形回帰モデルの作成
lm_model <- lm(目的変数 ~ 要因1 + 要因2, data=data)
# モデルの要約表示
summary(lm_model)
- 重要な要因の特定: 統計モデルの結果や変数の重要度を考慮して、重要な要因を特定します。Rでは、モデルの係数や変数の重要度を取得することができます。
# モデルの係数の表示
coefficients(lm_model)
# 変数の重要度の表示
importance <- varImp(lm_model)
print(importance)