【単語登録】プログラミングも時短に！ミスも減らせて一石二鳥！

単語登録を使って、プログラミングも時短しましょう。
これから紹介する方法を使えば、時短に加えて、ミスの防止にもつながるはずです😋

t検定＠R studioを使って、単語登録の極意と時短方法を紹介したいと思います。

単語登録のルールについては以下の記事（特に１つ目）を参考にされてください😬
misacharo.hatenablog.com
misacharo.hatenablog.com

※21-04-20追記
　プログラミングを含む英語文章は「PHRASE EXPRESS」への移行を検討しています。
　登録可能な字数も日本語単語登録よりも長く、改行した状態での呼び出しが可能であるため、本記事で紹介している内容もPHRASE EXPRESSのほうが親和性が高いと思われます。
　プログラミング・英語文章の最中に日本語入力に切り替えると、全角のスペースを打ち込んでしまうミスにも繋がりかねます。
　PHRASE EXPRESSでの単語登録については試行錯誤中ですので、またの更新を楽しみにいただけると嬉しいです🤩

検定を表す文字をきめる

検定を表すカテゴリーにはtestの頭文字を取ってｔを割り当てています。
今日紹介する「t検定」であれば「t + t」で「っｔ」、
例えば、分散分析は「anova + test」で「あｔ」という具合です。

ANOVAは Analysis of varianceの略なので、「anova test」という表現はありません。
ここで使っている「t」は検定のカテゴリーを表すものです。
他にも英語表現としては不適切になっても、頭の一文字＋検定を表す「ｔ」という単語登録のルールを優先しています。

検定を行うときには、効果量・分散・サンプルサイズ等の情報が必要になる場合も多いと思います。
すべて計算したあとで気づいて、
「効果量求めてなかったー😱効果量だけ求め直し……😅」とならないために、
私は必要になるだろう検定はすべて一緒に登録しています。

実際に登録しているものです。
「っｔ」（t検定を表す単語登録）
⇨t.test(x, y, var.equal=T, paired T) cohen.d(x, y) mean() sd() length()

実際に走らせるとこのような感じです。

以下のx群とy群に差があるかを検討したいとします。

x <- c(11,43,5,107,9) #例のための適当な値
y <- c(42,84,16,8,110) #例のための適当な値

単語登録からt検定の関数を呼び出し、
改行後、変数名、等分散の仮定、対応のありなしを書き換えます。
単語登録でx、yと入れているのは、「変数をここにいれる」という目印です。
「var.equal=T」「 paired = T」もデフォルトではTと登録しているのも、書き換える場合には「F」だとすぐに分かるようにです。

install(effsize)#効果量を求めるために必要
library(effsize)
t.test(x, y, var.equal=T, paired = T) #等分散が仮定でき、対応ありの場合
cohen.d(x,y)
mean(x)
mean(y)
sd(x)
sd(y)
length(x)
length(y)

これによって効果量の計算忘れを防げます。

検定の単語登録のもう一つの利点

R studioでは候補がサジェストされますが、多くの検定の式をすべて暗記するのは結構大変ではないでしょうか。登録しておけば、いちいち調べ直す必要はありません。
「var.equal=T」、「paired = T」の部分は案外忘れがちで、細かい入力方法もすぐには頭に浮かばなかったりします。一緒に登録しておけば、まず忘れませんよね＼(^o^)／

参考にしていただけると嬉しいです。