!分析の準備
*テキストエディタの用意
**専門のテキストエディタの方が軽い｡文字コード変換も簡単｡

**Macの場合　   [mi |http://www.mimikaki.net]
**Winの場合　例えば　 [mkeditor|http://www.mk-square.com/home/software/mkeditor/home.html]

*処理するデータなどのダウンロード
**それぞれ適当な場所にダウンロードして解凍
**ログ､読み込み用のプログラム(Winのみ)も
// [ここから|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/MGlog-joint.zip]
***hyper4.txt　hyper3-2.txt　hyper3.txt　hyper2.txt　hyper1.txt　faq.txt　　ログ(掲示板への書き込み)
***Logv32.exe　　ログを読みやすくするソフト

**データ、読み込みと処理のRプログラム
//[ここから|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/mgdata.zip]    (4/20 アップデート　多分文字化けしない)
***　拡張子とファイルの種類
***.R   Rプログラム　　　
***.rda    Rのデータセット(ファイル名はデータセット名に0をつけたもの｡例えば ファイル　0MGdat.rda　のデータセット名はMGdat)
***0MGdat.rda　　MGdat  ログデータセット
***0Mat.rda　　Mat  行列形式のデータセット

***dl, dl2ネットワーク形式にしたデータ　　

**関連する書きかけ論文など[ここから|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/mgpapers.zip]


**練習
***テキストエディタで上の　　hyper1.txt　などを眺めてみる｡

*Rのインストール
**[[このページ|R]]を参考にしてRをインストールする｡入門編　使ってみる､データセットになれる　ぐらいまでしてみる｡

**必要なライブラリのインストール
***インターネットにつないだ状態でRのコマンド画面から下記のコマンドをコピー､ペースとしてリターン
***サーバーを選ぶようにいわれたらtukubaやtokyoなどを選ぶ
 install.packages(c("sna","foreign","chron","igraph"))

*Rで上のMGdat　などをいじってみる｡
**Rの　ワーキングディレクトリを　上の　0MGdat.rdaがある場所に変更
**mac  その他>　作業ディレクトリの変更
**windows  file >chg dir　
***下記をRにコピー､ペースト  (色つき部分をRの方に　コピーペースト､リターンを押せばok)

 library(sna)

 load(file="0Mat.rda") 
 dim(Mat)
 #[1] 1067 1067　と出力されたはず　1067人×1067人の行列
 m<- Mat[1:50,1:50] #一部のみとりだす
 m
 gplot(m)  #一部のみを社会ネットワークとして描画
 gplot(m,label=rownames(m))  #一部のみを社会ネットワークとして描画

 gplot(Mat)  #全員のを描いてみる
 sr<-rowSums(Mat)  #行方向の和
 sc<-colSums(Mat)  #列方向の和
 par(mfrow=c(1,3))
 hist(sr)  #ヒストグラム
 hist(sc)
 plot(sr,sc) #散布図
 g<-sr+sc
 m2<-Mat[g>20,g>20]   #20回以上やりとりしている者のみに限定
 dim(m2)  #[1] 258 258
 par(mfrow=c(1,1))
 gplot(m2,label=rownames(m2))  #一部のみを社会ネットワークとして描画
 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="circle")  #プロットの方法を変える
 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="eigen")  #
 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="kamadakawai")  #
 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="mds")  #
 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="spring")  #

 gplot(m2,label=rownames(m2),mode="spring",interactive=T)  #インタラクティブにもできる

#とりあえず回帰分析
 res<-lm(sr~sc)
 summary(res)

 Residuals:
      Min       1Q   Median       3Q      Max 
 -153.658   -1.242    0.992    2.070  168.374 
 
 Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
 (Intercept) -2.069812   0.452570  -4.573 5.36e-06 ***
 sc           1.077901   0.004673 230.645  < 2e-16 ***
 ---
 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
 Residual standard error: 14.22 on 1065 degrees of freedom
 Multiple R-squared: 0.9804,	Adjusted R-squared: 0.9804 
 F-statistic: 5.32e+04 on 1 and 1065 DF,  p-value: < 2.2e-16 

*練習
**発言数　　300以上に限定して上の回帰分析を行うと結果はどうかわるか?

*ありがちなエラー
**ディレクトリを指定していないので　ファイルがopenできない→上のようにディレクトリを指定する｡
**ライブラリがみつからない　　→ちゃんとインストールする｡
**大文字　小文字の区別
***練習　　20回以上やりとりしている者のみに限定したが､それでもみづらいので　50回とか100回 以上に限定するとどうなるか?


**参考　[読み込み用プログラム|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/0nifty_rdv2.R]
**参考　[処理用プログラム|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/0nifty_prcv3.R]
**参考　[処理用プログラム2|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_SEMI/0nifty_txtmin.R]

*[[簡単な社会ネットワーク分析　|SetupAnalysis3]]
*[[ 回帰分析　|SetupAnalysis2]]
*[[ 回帰分析2　|SNA_Reg2]]
*[[ 個人レベルでの分析　|SNA_ind]]
*[[ グループ/ブロックに分ける　|SNA_block]]
*[[ 社会ネットワークの集計レベルでの分析|Sna_components]]