# try_chi01.rb.txt  ruby script (encoding: Windows-31J)
  # 合計欄のないクロス集計表を読み込んでカイ二乗検定を行い、htmlを出力
  # 目次付きのhtmlを生成(rubyライブラリのkramdownを利用)
  # data_chi01.csv を素材として z_chi01.htm を出力
  # 素材表をグラフにした z_chi01.png を出力(モザイクプロット)
  # 途中で生成されるmarkdownの原稿 z_chi01.md.txt も出力
require "rrx"
require "erb"

    # カイ二乗検定の結果から得られる項目＋α
item_csv = <<EOS1
statistic,カイ二乗値
parameter,自由度
p.value,有意確率
method,検定方法
data.name,データ名
observed,観測度数
expected,期待値
residuals,残差
stdres,調整済み残差
cramer,クラメール係数
EOS1
item_hs = {}
Rrx::str2ary(item_csv).each {|row|  item_hs[row[0]] = row[1]}

    # Rプログラム
rpro = <<EOS2
library(graphics)
dtf <- read.csv("data_chi01.csv", header=T, row.name=1)
tbl1 <- as.matrix(dtf)
tbl2 <- addmargins(tbl1)  # 度数表に「総計」を付加
zz <- get.pct(tbl1)
xx <- list(tbl1=tbl1, tbl2=tbl2, pct1=zz$pct1, pct2=zz$pct2)
xx <- rename.item(xx, "Sum", "総計")
xx <- lround(xx, 1)
robj(xx, "xx")
    # モザイク・グラフの作成
png(file = "z_chi01.png")
par(family = "Japan1GothicBBB")  # 日本語フォントにゴチックを指定
mosaicplot(tbl1)
dev.off()
    # カイ二乗検定
zz <- chisq.test(dtf)  # カイ２乗検定の実施
zz <- append.cramer(zz)  # クラメール係数を追加
tt <- c("observed", "expected", "residuals", "stdres")  # 表形式の項目
for (i in tt) {
  zz[[i]] <- round(zz[[i]], 3)  # 小数点３桁でのまるめ処理
}
robj(zz, "zz")
EOS2

    # Rの実行とmarkdownの生成
if test(?e, "z_chi01.png")  # グラフ画像ファイルが既にあるなら削除
  File.unlink("z_chi01.png")
end
hs = Rrx.rexec(rpro)  # Rの実行
xx = hs["xx"]
zz = hs["zz"]
tbl2 = xx["tbl2"]  # 総計欄付きの表
pct1 = xx["pct1"]  # パーセントの表

chi_item = [["項目", "値"]]  # カイ二乗検定結果(テーブル以外)
zz.each do |key, val|
  if val.class != Array
    chi_item << ["#{item_hs[key]}(#{key})", val]
  end
end
chi_tbls = []  # カイ二乗検定結果(テーブル形式)
zz.each do |key, val|
  if val.class == Array
    title = "#{item_hs[key]}(#{key})"
    chi_tbls << [title, val]
  end
end

    # markdownの生成、htmlの生成
mkd_str = <<EOS3
# カイ二乗検定の例・その１\n
　アメリカ合衆国の支持政党に関するデータを取り上げる(1970年代のGSS調査)。\n
　「出身民族」×「支持政党」(民主・支持政党なし・共和)\
のクロス集計表がある(合計欄なし)。これを用いて、カイ二乗検定を行った。\n
　その結果を一通り示す。\n
　統計解析ソフトＲを利用。\n
----------------\n
# ＜目次＞
{:#contents}\n
* contents list
{:toc}\n
----------------\n
## クロス集計表\n
　まず、検定の素材としたクロス集計表を示す。\n
　度数(人数)の表、構成比(パーセント)の表の２つを掲げる。\n
### 度数(人数)\n
<%= Rrx::matrix2table(tbl2) %>
### 構成比(パーセント)\n
<%= Rrx::matrix2table(pct1) %>
----------------\n
## クロス集計表のグラフ(モザイクプロット)\n
![モザイクプロットのグラフ](z_chi01.png)\n
----------------\n
## カイ二乗検定結果(表形式以外)\n
　カイ二乗検定結果のうち、カイ二乗値、自由度、有意確率の値など\
表形式でないものを示す。\n
<%= Rrx::matrix2table(chi_item) %>
----------------\n
## カイ二乗検定結果(表形式)\n
　以下に、カイ二乗検定結果のうち、期待値や残差等の表形式のものを掲げる。
<% chi_tbls.each do |title, val| %>
<%=     "### " + title + "\n" %>
<%=     Rrx::matrix2table(val) %>
<% end %>
EOS3

mkd_str = ERB.new(mkd_str).result(binding)
File.open("z_chi01.md.txt", "w") {|ff|  ff.write mkd_str}
html_str = Rrx::kramdown_html(mkd_str, :s, :table, :toc_levels=>[2])
File.open("z_chi01.htm", "w") {|ff|  ff.write html_str}