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#南風原（2002）第1章
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#Step1：データの読込み
#setwd() 以下のディレクトリの指定を書き換えれば良い
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##(a)作業フォルダ（ディレクトリ）を指定
setwd("C:/data/haebara/chap01")


##(b)データをcsvから読み込み，data1という名前をつける
##ラベルはcsvに書き込まれているので，header=Tと指定
data1 <- read.csv("http://blue.zero.jp/yokumura/R/haebara/chap1.csv",header=T)


##(c)読み込んだデータを確認
data1



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#Step2：逸脱行動得点の度数分布（図1-1 (a)）
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##(a)男性だけの小6，中2のデータを抽出して，「逸脱男」とネーミング
逸脱男 <- subset(data1,性別=="男",select=c(小6,中2))
逸脱男

##(b)逸脱男の中の変数を指定できるように，attach関数を使う
attach(逸脱男)

##(c)ヒストグラムを描く．

hist(小6, xlim=c(0,20), ylim=c(0,20),
density=20, col="blue",
main="男子の逸脱行動得点の度数分布", xlab="得点", ylab="度数")

hist(中2,add=T,angle=20,col="red",density=20)



##(d)図を保存
savePlot(filename="fig1a.wmf",type="wmf")

##(e)作業が終了したら，attachしたデータに対しdetachする
detach(逸脱男)



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#Step3：逸脱行動得点の度数分布（図1-1 (b)）
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##(a)女性だけの小6，中2のデータを抽出して，「逸脱男」とネーミング
逸脱女 <- subset(data1,性別=="女",select=c(小6,中2))
逸脱女


##(b)逸脱女の中の変数を指定できるように，attach関数を使う
attach(逸脱女)

##(c)ヒストグラムを描く．
hist(小6, xlim=c(0,20), ylim=c(0,20),
density=20, col="blue",
main="女子の逸脱行動得点の度数分布", xlab="得点", ylab="度数")

hist(中2,add=T,angle=20,col="red",density=20)


##(d)図を保存
savePlot(filename="fig1b.wmf",type="wmf")

##(e)作業が終了したら，attachしたデータに対しdetachする
detach(逸脱女)


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#Step4：逸脱行動得点の変化量の度数分布（図1-2）
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##(a)男性だけの変化量のデータを「変化男」，
##女性だけの変化量のデータを「変化女」，とネーミング
変化男 <- subset(data1,性別=="男", select=c(変化量))
変化女 <- subset(data1,性別=="女", select=c(変化量))

変化男
変化女

##(b)2つのデータの数字だけを抽出する
変化男$変化量
変化女$変化量

##(c)ヒストグラムを描く
hist(変化男$変化量, xlim=c(-7,14), ylim=c(0,20),
density=20, col="blue",
main="逸脱行動得点の変化量の度数分布", xlab="変化量", ylab="度数")
hist(変化女$変化量,add=T,angle=20,col="red",density=20)


##(d)図を保存
savePlot(filename="fig2.wmf",type="wmf")



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#Step5：2つの時点における逸脱行動得点の関係を表す散布図（図1-3）
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##(a)男性だけの逸脱行動得点と，女性だけの逸脱行動得点を
##それぞれ，「逸脱男」「逸脱女」とネーミングする
逸脱男 <- subset(data1,性別=="男",select=c(小6,中2))
逸脱女 <- subset(data1,性別=="女",select=c(小6,中2))


##(b)plot関数を用いて，散布図を描く
plot(逸脱男,xlim=c(0,20),ylim=c(0,20),
pch=22,col="red",
main="2つの時点における逸脱行動得点の関係をあらわす散布図"
)

lines(逸脱女,type="p",pch=24,col="blue")


##(c)図を保存
savePlot(filename="fig3.wmf",type="wmf")