data931 <- read.csv("Table931SDdata.csv")
data931

attach(data931)

​

#色別に各尺度の平均値と標準偏差を求める

#例えば、AkatuiKurai尺度の場合

tapply(AkaruiKurai,COLOR,mean)

tapply(AkaruiKurai,COLOR,sd)

​

#色の効果：従属変数　尺度、独立変数 色

#AkatuiKurai尺度の場合

s <- factor(Subject)#要因として指定（変数と誤解されないように）

S1 <- aov(AkaruiKurai~COLOR+Error(s/COLOR))

summary(S1)

​

# Holmの方法による多重比較の場合

pairwise.t.test(AkaruiKurai,COLOR,data=data931,p.adj = "holm")

​

#他の１０尺度についても同様

​

#相関の分析

data <- data931[3:13] #因子分析にかけるデータ部分
data

​

#相関行列

cor(data)

​

​#因子分析　因子数＝３　最尤法

SDfa <- factanal(data,factors=3,rotation,scores="regression")
SDfa

​

SDfa$scores #因子得点
SDfa$correlation #相関行列

​

#データ（因子得点）を保存するならば

Scores <-  SDfa$scores

write.csv(Scores,"Scores.csv")

​