# multi04.rb.txt: ruby script (encoding: Windows-31J)
  # z_multi04.csv を出力
  # Rプログラムによる複数回答の分解的集計。フィッシャー検定も行う。
  # 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
require "rrx"

    # Rプログラム
rpro = <<EOS
dtf <- read.csv("data01.csv", header=T, na.strings="")
cn <- colnames(dtf)  # 各列の名前
dtf <- ma.refactor(dtf, 3:6, c(1,NA))
for (i in 3:5) {
  for (j in (i+1):6) {
    xx <- sa1(dtf, i, j)
    zz <- fisher.test(xx$tbl1)  # フィッシャーの直接確率検定
    zz$join <- join.tbl(xx$tbl2, xx$pct1, "%d(%.1f)")
    zz$dnn <- c(cn[i], cn[j])
    robj(zz)
  }
}
EOS

     # Rプログラムの実行と、その結果の出力
hs = Rrx::rexec(rpro)
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 += "各分割表についてフィッシャーの直接確率検定(両側)も行う\n"
csv_str += "下に示す「信頼区間」は95％信頼区間を意味する\n\n"

    # 各々の文割表の情報を取り出す
items = %w(p-value オッズ比 信頼区間)
keys = %w(p.value estimate conf.int)
Rrx::robj_each() do |kk, zz|
  dnn = zz["dnn"]
  csv_str += "＊#{dnn.join('＆')}\n"
  csv_str = csv_str + Rrx::ary2str(zz["join"], ",") + "\n"
  ary = []
  for i in 0...keys.size
    val = zz[keys[i]]
    val = [val, nil]  if val.class != Array
    ary <<  ([items[i]] + val)
  end
  csv_str = csv_str + Rrx::ary2str(ary, ",") + "\n\n"
end
File.open("z_multi04.csv", "w") {|ff|  ff.write csv_str}