Rによるデータ分析

Rによる連関係数分析

連関係数を計算して、相関の大きいものだけをネットワークグラフで抽出する方法です。

相関係数のように、量的変数の類似度の分析では、線形の関係しか見ていませんが、質的変数の類似度の分析をベースにした方法を使うと、量的変数の非線形の関係も見ることができるようになります。数値の情報が粗くなる弱点はありますが、探索的データ分析では、あまり気にしなくて良いと思います。

連関係数＋ネットワークグラフ

基本的に質的変数を扱う方法ですが、量的変数は１次元クラスタリングの方法で、質的変数に変換するコードが入っているので、質的・量的が混合していたり、量的変数だけでも使えるようにしてあります。

library(igraph) #ライブラリを読み込み
library(vcd) #ライブラリを読み込み
setwd("C:/Rtest") # 作業用ディレクトリを変更
Data <- read.csv("Data.csv", header=T) # データを読み込み
Data1 <- Data # １次元クラスタリングの出力先を作る
n <- ncol(Data1) # データの列数を数える
for (i in 1:n) { # ループの始まり。データの列数を数えて同じ回数繰り返す
if (class(Data1[,i]) == "numeric") { # 条件分岐の始まり
Data1[,i] <- droplevels(cut(Data1[,i], breaks = 5,include.lowest = TRUE))# ５分割する場合。量的データは、質的データに変換する。
} # if文の処理の終わり
} # ループの終わり
GM2 <- matrix(0,nrow=n,ncol=n) # 出力先を作る
for (i in 1:(n-1)) { # ループの始まり
for (j in (i+1):n) { # ループの始まり
cross<-xtabs(~Data1[,i]+Data1[,j],data=Data1)# 分割表の作成
res<-assocstats(cross)# 連関分析
cramer_v<-res$cramer# クラメールの連関係数の抽出
GM2[i,j] <- cramer_v# クラメールの連関係数の書き込み
GM2[j,i] <- cramer_v# クラメールの連関係数の書き込み
} # ループの終わり
} # ループの終わり
rownames(GM2)<-colnames(Data1) # 行名をつける
colnames(GM2)<-colnames(Data1) # 列名をつける
GM2[GM2<0.8] <- 0 #　相関係数の絶対値が0.8未満の場合は0にする（非表示にするため）
GM3 <- GM2*10 #　一番大きな値が10になるように修正（パスの太さを指定するため）
GM4 <- graph.adjacency(GM3,weighted=T, mode = "undirected") # グラフ用のデータを作成
plot(GM4, edge.width=E(GM4)$weight) # グラフを作成

cramer

参考文献

祐子武田　氏の記事
質的変数の総当たりの組み合わせから、連関係数を求める方法は、このページを参考にさせていただきました。
https://qiita.com/ytakeda/items/058e83ebdd721f87ceb4