# multi02.rb.txt: ruby script (encoding: Windows-31J)
  # z_multi02.csv を出力
  # Rプログラムによる複数回答の分解的集計。カイ２乗検定も行う。
  # data01.csv: 「ID,年齢層,新聞,雑誌,テレビ,ラジオ」の98人分のデータ
  # 主な情報源(新聞,雑誌,テレビ,ラジオ)が「複数選択可」の回答。1か空欄
  # 複数選択の回答について、選択の有無(二択)と捕らえて分割表を生成
  # 各分割表で有意性が認められた時に限り、調整済み残差を出力する。
require "rrx"

    # Rプログラム
rpro = <<EOS
dtf <- read.csv("data01.csv", header=T, na.strings="")
dtf <- ma.refactor(dtf, 3:6, c(1,NA))
for (i in 3:6) {
  xx <- sa1(dtf, 2, i)
  zz <- chisq.test(xx$tbl1)  # カイ２乗検定の実施
  zz <- append.cramer(zz)  # クラメール係数を追加
  zz$join <- join.tbl(xx$tbl2, xx$pct1, "%d(%.1f)")
  robj(zz)
}
EOS

     # Rプログラムの実行と、その結果の出力
hs = Rrx::rexec(rpro)
items = %w(χ2 df p-value cramer)
keys = %w(statistic parameter p.value cramer)
csv_str = "※ 主な情報源(複数回答)に関する分解的な集計\n"
csv_str += "新聞・雑誌・テレビ・ラジオは複数選択可\n"
csv_str += "複数選択の回答は選択の有無(二択)と捕らえて分割表を生成\n"
csv_str += "各々の分割表についてカイ２乗検定も行う。\n\n"

    # 各々の文割表の情報を取り出す
Rrx::robj_each() do |kk, zz|
  csv_str += "** 分割表\n"
  csv_str = csv_str + Rrx::ary2str(zz["join"], ",") + "\n"
  ary = []
  keys.each {|key|  ary << sprintf("%g", zz[key])}
  csv_str += "** カイ２乗検定結果\n"
  csv_str = csv_str + Rrx::ary2str([items, ary], ",") + "\n"
  if zz["p.value"] < 0.05  # カイ２乗検定で有意性が認められた
    csv_str += "** 調整済み残差\n"
    csv_str = csv_str + Rrx::ary2str(zz["stdres"], ",") + "\n"
  end
  csv_str += "\n"
end
File.open("z_multi02.csv", "w") {|ff|  ff.write csv_str}

__END__
○ robj_each(argsize)    rrxで定義されているruby用メソッド
・機能: Rプログラムの実行結果(ハッシュ)を１つづつ展開。必ずブロック付きで呼び出す。
・argsize: ブロックのレシーバーの個数。2, 3 のどちらかを指定する。無指定時は 2 とみなされる。
・戻り値: 不定
・備考: robj_eachは、Rプログラム内で robj() によって引き渡したものをruby側で取得する。rexec() の戻り値がhsに代入されているとき、hs["robj1"], hs["robj2"], …… を１つづつ取り出す。hs["robj1"] などに複数のHashが含まれている場合は、robj_each(3) とすると処理しやすい。
・利用例:  robj_each() {|key, value| ……}
           robj_each(3) {|name, key, value| ……}