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# PsyStatsPracticals 環境セットアップ
# https://kosugitti.github.io/PsyStatsPracticals/ で利用される全パッケージを
# 一括でインストール・読み込みする
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# パッケージマネージャの導入
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if (!requireNamespace("pacman", quietly = TRUE)) {
install.packages("pacman")
}
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# コア・データ操作
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pacman::p_load(
tidyverse, # dplyr / ggplot2 / tidyr / forcats などのメタパッケージ
broom # 分析結果のtidy整形
)
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# 可視化
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pacman::p_load(
ggplot2, # tidyverseに含まれるが単独読み込み箇所もあり
patchwork, # 図の連結
gridExtra, # 図の配置
RColorBrewer, # 配色
ggrepel, # ラベル重複回避
corrplot, # 相関行列の可視化
GGally, # 散布図行列
bayesplot, # MCMC可視化
qgraph, # ネットワーク図
semPlot, # SEMパス図
lavaanPlot # lavaan結果の図示
)
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# 基礎統計・多変量
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pacman::p_load(
psych, # 心理統計汎用
car, # 回帰診断（Anova等）
MASS, # 多変量正規乱数など
effsize, # 効果量
pwr, # 検定力分析
e1071, # 歪度・尖度等
mclust # 混合モデルクラスタリング
)
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# 回帰・混合モデル
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pacman::p_load(
lmerTest, # 線形混合モデル
multilevel # ICC等
)
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# ベイズ
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pacman::p_load(
brms, # Stanフロントエンド
cmdstanr, # CmdStanインターフェイス
bayestestR # 事後分布要約
)
# 注: cmdstanr はCRANではなくStan-devリポジトリから配布されているため，
# 未導入の場合は以下を実行する必要がある．
# install.packages("cmdstanr",
# repos = c("https://stan-dev.r-universe.dev", getOption("repos")))
# インストール後 cmdstanr::install_cmdstan() でCmdStan本体を導入する．
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# 構造方程式モデリング
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pacman::p_load(
lavaan # SEM
)
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# 項目反応理論・テスト理論
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pacman::p_load(
ltm, # 一次元IRT
mirt, # 多次元IRT
exametrika # テスト理論統合
)
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# 多次元尺度法
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pacman::p_load(
smacof # MDS
)
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# テキストマイニング
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pacman::p_load(
gibasa # 日本語形態素解析
)
# 注: gibasa はMeCab(またはmecab-ipadic-neologd)等の形態素解析エンジン本体を
# 別途要する．macOSでは `brew install mecab mecab-ipadic` が一般的．20 インストールガイド
この教材の中で使われているパッケージを，一括インストールするためには次のコードを実行してください。