rJava : プログラミング(8) Bartlett Test(等分散性の検定)

今回はoperationsテーブル274レコードの４カテゴリの等分散性(各群の母分散が等しく、正規分布に従う)ことを示すために、Bartlett検定をやりました。

[帰無仮説]：4群のデータの分散は等質である
p-valueの値>0.05であれば、帰無仮説は棄却されずに採択されるため、４カテゴリの母分散は等しくないとは言えない（等分散性あり）と言えます。

[手順]
１．operationsテーブルから274件を取り込む
２．スタック形式配列 score = [awareness decision communication leadership]の順で配列を作成
３．Rにscoreを渡し、bartlett検定。結果を得る。

$ vi JRITest11.java

import org.rosuda.JRI.REXP;
import org.rosuda.JRI.Rengine;
import java.sql.*;
import java.util.Arrays;

public class JRITest11 {

        public static void main(String[] args)
        {
                MySQL mysql = new MySQL();
                Rengine re = new Rengine( new String[]{"--no-save"}, false, null );
                ResultSet rs = mysql.selectOperations();

                int N = 274;
                double awareness [] = new double[N];
                double decision [] = new double[N];
                double communication [] = new double[N];
                double leadership [] = new double[N];
                int index = 0;
                try {
                        while(rs.next()){
                                awareness[index] = rs.getInt("awareness");
                                decision[index] = rs.getInt("decision");
                                communication[index] = rs.getInt("communication");
                                leadership[index] = rs.getInt("leadership");
                                index ++;
                        }
                } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                }
               
                double score[] = new double[awareness.length*4];
                int index2 = 0;
                for(int i = 0 ; i< awareness.length; i++) score[index2++] = awareness[i];
                for(int i = 0 ; i< decision.length; i++) score[index2++] = decision[i];
                for(int i = 0 ; i< communication.length; i++) score[index2++] = communication[i];
                for(int i = 0 ; i< leadership.length; i++) score[index2++] = leadership[i];

                StringBuffer buf = new StringBuffer(); 
                buf.append("score<-c(");
                for(int i = 0; i < score.length; i++){
                        if(i == score.length -1)
                                buf.append(score[i]+")");
                        else
                                buf.append(score[i]+",");
                }
                String c_value = buf.toString();
                re.eval(c_value);

                REXP x = re.eval("summary(score)");
                System.out.println(x);
                double [] ary = x.asDoubleArray();
                for (int i = 0; i < ary.length; i++) {
                        System.out.println(ary[i]);
                }

                re.eval("group=factor(rep(c('awareness', 'decision', 'communication', 'leadership'), c(274, 274, 274, 274)))");
                REXP x1 = re.eval("bartlett.test(score ~ group)");
                System.out.println(x1);

                re.end();
        }
}

$ javac JRITest11.java
[notss_analysis@ip-10-0-0-217 rjava]$ java -Djava.library.path=/usr/lib64/R/library/rJava/jri/ JRITest11
[REAL* (0.0, 9.0, 10.0, 9.765, 12.0, 12.0)]
0.0
9.0
10.0
9.765
12.0
12.0
[VECTOR ([REAL* (7.479622753319318)], [REAL* (3.0)], [REAL* (0.05808434871027897)], [STRING "score by group"], [STRING "Bartlett test of homogeneity of variances"])] 

この結果からp-value=0.05808434871027897となり、p-value>0.05なので帰無仮説が採択で、等分散性が言えます。