1. 主成分分析
    1. データの読み込み
      まず，csv形式と呼ばれる，個々のデータがコンマで区切られた形式の データファイルを読み込む．
      1. メニューの「データ」から， 「データのインポート」→ 「テキストファイルまたはクリップボードから」を選ぶ．



      2. 読み込んだデータに R 用の名前(データセット名)を指定して， ファイルの形式の詳細を指定する．下の例では，①データセット名が「Seiseki」， ②ファイルの1行目に変数名があることをチェック，③フィールドの区切り記号が カンマであること(フィールドとは，データファイルの列のこと)， ④小数点の記号がピリオドであること，を指定している．これらを指定してから， 一番下の「OK」ボタンを押す．



      3. 読み込むデータファイルを指定する．



      4. 読み込んだデータの中身を確認しよう． メニューの下にある「データセットの編集」ボタンを押すと， 読み込んだデータが表示され，修正もできる．データを見るだけなら， 「データセットを表示」ボタンでもいいが，そのボタンを押すと ハングアップする不具合があるみたいだから，押さないように．







    2. 散布図行列を表示する
      読み込んだデータは，第1列が No で，第2列以降が Japanese, Social_study, mathematics, science, English の5つの変数から構成されている．5つの 変数の関係を視覚的にとらえるために，2つの変数をペアにして，散布図を 描くことにする．そのような，表状態に散布図を並べたものを散布図行列と という．
      1. メニューの「グラフ」から， 「散布図行列」を選ぶ．



      2. 表示対象の変数を選ぶ．ここでは，No 以外の5つの変数を選ぶことにする． 飛び飛びの複数の変数を選択するときは，Ctrl キーを押しながら，選択すればよい． 各散布図に最小2乗法による直線を表示するか，散布図の中心を通る滑らかな 曲線(平滑線)を描くかを指定することができる．さらに，行列の対角線上に 描くグラフの種類を指定することができる．ここでは，密度プロットを 選んである．



      3. 散布図行列が表示されたら，各変数間の関係や，対角線上に並んだ各変数の分布などを 確認しよう．



    3. 主成分分析
      1. メニューの「統計量」から，「次元解析」→ 「主成分分析」を選ぶ．



      2. 主成分分析で用いる変数を選択したり，その他の細かな設定をする． この例では，①No 以外の5つの変数を Ctrl キーを使って選び， ②相関行列に対して行うのか，共分散行列に対して行うか， ③固有値の大きさを比較するスクリープロットを描くかどうか， ④計算した主成分得点をデータに追加するか，を 決めて，「OK」を押す．



      3. スクリープロットを見ながら，何番目の主成分得点まで データセットに追加するかを決める．



      4. 主成分と固有値が計算され，表示されるので，各主成分の解釈を考えよう．



      5. メニューの下にある「データセットの編集」ボタンを押して， 追加された主成分得点を表示してみよう．



      6. 主成分得点の散布図を描く準備として，「スクリプトウィンドウ」 に "attach(Seiseki)" と入力し，「実行」ボタンを押す．



      7. 第1主成分と第2主成分の散布図を描くため， 「スクリプトウィンドウ」 に "plot(PC1,PC2)" と入力し，「実行」ボタンを押す．





      8. 散布図の各点がどのデータを表しているか，明示するために， 「スクリプトウィンドウ」 に "text(PC1+xinch(0.1), PC2, No)" と入力し，「実行」ボタンを押す．



        文字の位置を上にあげたい時は，text(PC1+xinch(0.1), PC2+yinch(0.2), No) などのように第2引数に yinch(数字)を加えればよい．また，-xinch(0.2) のようにプラスをマイナスに変えると，左や下に移動する．さらに，文字の大きさを変更したい場合は， text(PC1+xinch(0.1), PC2+yinch(0.2), No) を実行する直前に， par(cex=0.5) のようにすればよい．cex=1 が標準的な大きさで，0.8 のように1より小さくすると小さい文字，1.5のように1より大きくすると大きい文字になる．