00.初めての医療統計rとezr:05.colaboratoryで自前データでrで統計

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 今回は、自前のエクセルデータをGoogleColaboratory上にアップロードして、Rで統計解析を行いたいたいと思います。
+===== エンコードの注意点 UTF8とShiftJIS =====
+https://shohei-doi.github.io/quant_polisci/encoding-r.html
+第23章 Rのエンコーディング問題
+Windowsでエクセルをcsvで保存すると、基本的には Shift-JISでエンコードされる。→MacやColaboratoryで開くと文字化けする
+Windowsでエクセルをcsv(UTF-8形式)で保存すると、MacやColaboratoryで開くことができるが、WindowsのRStudioで開くと文字化けする
 ===== ソースコード =====
 https://colab.research.google.com/drive/19s5TIPgizVJp5LjFBEpADmMUYgy_nPMQ
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 {{ :00.初めての医療統計rとezr:book1.xlsx |}}　（←クリックでダウンロードできます。）
+{{ :00.初めての医療統計rとezr:book2.xlsx |}}
 {{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20191013-075653.png}}
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 p-value = 0.05792 (> 0.05 ) なので、「DMの有無で、BMIに有意差があるとは言えない。」という結論になります。
+===== 結果をipynbファイルでダウンロードして、自分のパソコンでhtmlに変換する（要Anaconda） =====
+自分のパソコン（オフライン）に結果を保存しておきたい場合は、ipynbファイルをダウンロードして、htmlに変換しておきます。
+https://www.it-swarm.dev/ja/python/google-colaboratory-notebook%E3%82%92html%E3%81%AB%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%8B%EF%BC%9F/808152667/
+  -Anacondaを自分のパソコンにインストール
+  -Anaconda promptで、conda install nbconvert でnbconvertをインストール
+  -次を入力
+<code>
+jupyter nbconvert --to html xxxxxxxx.ipynb
+</code>
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20200806-220830.png}}
 ===== ソースコード =====
 https://colab.research.google.com/drive/19s5TIPgizVJp5LjFBEpADmMUYgy_nPMQ
+===== Rでグラフを描くためのggplot2パッケージ =====
+Rでグラフをかくなら、必須のパッケージといってよいと思います。
+まず最初に、以下のリンク先の4つのスライドをご覧ください。素晴らしいです。
+https://heavywatal.github.io/slides/makino2019r/
+Hands-on R Lecture for Makino Lab
+http://knknkn.hatenablog.com/entry/2019/02/23/181311
+-02-23
+ggplot2覚書⑤　体裁（theme、テキストgeom）に関しての大枠
+https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
+ggplot2 — きれいなグラフを簡単に合理的に
+→基本的にはこちらを見れば、、、
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00.初めての医療統計rとezr/05.colaboratoryで自前データでrで統計.1570984539.txt.gz · 最終更新: 2019/10/13 by adash333