In ykunisato/senshuRmd: Rmarkdown template for thesis format at Department of Psychology, Senshu University

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序文

はじめに

まず，@Kunisato2012 のように，すると，bibファイル内のKunisatoの2012年の論文が引用されます。そして，次のように，[]でくくると文末の引用スタイルになります[@kunisato2019]。また，文末に複数引用する場合は，こういう感じにします[@kunisato2019; @Machino2014]。

\clearpage ０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９０１２３４５６７８９ここから八百字超えています。

先行研究について

先行研究での知見１

先行研究での知見2

先行研究での知見3

先行研究での知見4

先行研究での知見5

先行研究での知見６

先行研究での知見７

先行研究の問題点

目的

\clearpage

方法

実験or調査参加者

# bfiデータを読み込み
data(bfi)
# bfiの性別(gender)をtableで集計して，データフレーム化，その後ワイド化して，変数名を変更
gender <- data.frame(table(bfi$gender)) %>% 
   tidyr::spread(Var1, Freq) %>% 
   rename(male=1,female = 2)

神奈川県内の私立大学生r sprintf('%.0f',nrow(bfi))名(男性r sprintf('%.0f',gender$male)名，女性r sprintf('%.0f',gender$female)名)が実験or調査に参加した。参加者の平均年齢 (標準偏差) は，r sprintf('%.2f',mean(bfi$age))歳(r sprintf('%.2f',sd(bfi$age)))であった。

行動課題や質問紙

実験手続き（調査手続き）

統計解析

統計解析は，r sprintf(sessionInfo()$running)上で，r sprintf(sessionInfo()$R.version$version.string)を用いて実施された。使用されたRパッケージは以下の通りになる。

# 使用したRパッケージ名とバージョン情報を抽出して表を作る
packages_used <- as_tibble(sessioninfo::package_info()) %>%
   filter(attached==TRUE) %>% 
   select(package,loadedversion)

kable(packages_used, 
      format = "latex", 
      booktabs = T, 
      caption = "使用Rパッケージ",
      digits = 2,
      col.names = c("R packages","Version")) %>%
  kable_styling(latex_options = c("striped", "hold_position"),full_width = F) 

\clearpage

結果

記述統計

# bfiの各Big Five因子を合計して，describe関数で記述統計を計算する。不要なものは除外。
summary_bfi <- bfi %>% 
   mutate(Agreeableness = A1 + A2 + A3 + A4 + A5,
          Conscientiousness = C1 + C2 + C3 + C4 + C5,
          Extraversion = E1 + E2 + E3 + E4 + E5,
          Neuroticism = N1 + N2 + N3 + N4 + N5,
          Openness = O1 + O2 + O3 + O4 + O5) %>% 
   select(Extraversion,Neuroticism,Conscientiousness,Agreeableness,Openness) %>% 
   describe() %>% 
   as_tibble() %>%
   select(-vars, -trimmed, -mad, -range, -se)

# kableを使って表を作る（以下のようにやると結構きれいになります）
kable(summary_bfi, 
      format = "latex", 
      booktabs = T, 
      caption = "Descriptive Statistics of bfi",
      digits = 2,
      col.names = c("n","Mean","SD","Median","Min","Max","Skewness","kurtosis")) %>%
  kable_styling(latex_options = c("striped", "hold_position"),full_width = F)

\begin{center} Note. SD=standard deviation \end{center}

メインの解析の前提となる解析

# bfiの外向性と神経症傾向の相関を出します
summary_bfi_fig <- bfi %>% 
   mutate(Agreeableness = A1 + A2 + A3 + A4 + A5,
          Conscientiousness = C1 + C2 + C3 + C4 + C5,
          Extraversion = E1 + E2 + E3 + E4 + E5,
          Neuroticism = N1 + N2 + N3 + N4 + N5,
          Openness = O1 + O2 + O3 + O4 + O5)

cor_result <- cor.test(summary_bfi_fig$Extraversion,summary_bfi_fig$Neuroticism)

\begin{figure}[H] \centering \includegraphics[clip,width = 8cm]{fig1.png} \caption{How R Markdown works}
\end{figure}

メインの解析の記載

```rExamples of bar plot and scatter plot "}

相関係数の算出で使ったと同じデータを使う(genderは因子型にする)

summary_bfi_fig2 <- summary_bfi_fig %>% mutate(gender = ifelse(gender=="1", "Male","Female"))

p1 <- summary_bfi_fig2 %>% filter(!is.na(Neuroticism)) %>% ggplot(aes(x = gender, y = Neuroticism)) + stat_summary(aes(fill=gender),fun=mean,geom="bar",alpha=0.8, colour="black", position="dodge", show.legend = F) + stat_summary(aes(group=gender),fun.data=mean_sdl,geom="errorbar",size=0.5,width=0.2,position=position_dodge(.9)) + scale_fill_manual(values=c("gray10","white")) + theme(panel.background = element_blank()) + xlab("Gender") + theme_apa() + geom_signif(stat = "identity",data = data.frame(x = c(1),xend = c(2),y = c(30),annotation = c("***")), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = y, annotation = annotation)) + scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,33))

p2 <- summary_bfi_fig2 %>% filter(!is.na(Neuroticism)) %>% filter(!is.na(Extraversion)) %>% ggplot(aes(x = Extraversion, y = Neuroticism)) + geom_point() + theme_apa()

gridExtra::grid.arrange(p1, p2, nrow = 1)

## メインの解析結果を補強する解析の記載
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　メインの解析結果を補強するような解析，
もしくは理解を深める上で必要な解析結果について記述してください。
なお，その解析が事前に計画したものでない場合は，
必ずデータ取得後に追加した探索的な解析であるとわかるように記載してください。  -->

\clearpage 

# 考察
## 主要な発見の概要
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　今回の研究で得られた主な結果をまとめてください。
結果で記載した順ではなくて，本研究での目的に従った優先順に従って記載してください。
研究の目的や仮説を簡単に振り返った上で，その目的に対して，
今回得られた結果を記述するとスムーズかと思います。
大切なのは，序論で指摘した問題点がどのように解決されたのか
できなかったのかを考察することです（予想通りの結果が得られることが重要ではない）。-->


## 考えられるメカニズムの考察と説明
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　
序論から予想されない結果が得られた場合は，
得られた結果のメカニズムについて考察してください。
なぜ，そのような結果になったのか？
得られた結果からどのような事が考えられるのか？を考えて考察ください  -->


## 関連のある先行研究の結果との比較
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　序文で概観した先行研究と比較しつつ，これまでの研究を踏まえた上で，
自分の今回の研究がどこに位置づけられ，どういう知見を提供して，
研究領域にどのような貢献をしたのかを述べてください  -->


## 研究結果が与える示唆
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　今回の研究成果の利点と長所を明確に記述してください。
本研究でなされた発見されたことの価値を読む人が理解できるようにしてください。
特に，今回の研究によってどのような応用面の価値があるのか記載してください  -->

## 研究の限界と今後の課題
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　今回の研究の限界点について記述して，そこから将来の研究においてどこを扱うべきなのか，
将来の研究の方向性について具体的に述べてください。  -->


## 結論
<!-- ↑この見出しは，内容に合わせて変更ください-->

<!--　考察が長くなってくるので，考察を要約して，コンパクトに結論を述べてください。
結論がデータから乖離したものにならないように注意してください-->


\clearpage 

# 要約
<!--  要約は論文が完成したら，以下の４点を以下の順番にまとめて，要約を作成しましょう
1背景と目的
2方法
3結果
4考察・結論
-->



\clearpage 
# 引用文献
\noindent
\begingroup
\setlength{\parindent}{-0.3in}
\setlength{\leftskip}{0.2in}
\setlength{\parskip}{8pt}

<insert_reference>

\endgroup

\clearpage 
# 謝辞
<!-- この論文を完成させるにあたって必要不可欠な貢献をしてくださった方々への謝辞を記載ください -->

\clearpage 

# 付録
<!-- 実験のプロトコル，使った実験材料，質問紙など全てを添付してください。
なお実験のプログラムコードを載せるのでもいいですが，どこかに公開リポジトリを作って，それへのリンクでもかまいません。
Rの解析コードの場合は，以下のようにチャンクを設定してコードを貼り付けると解析は実行せずに，解析コードがいい感じでPDFになります-->

```r
library(tidyverse)

ykunisato/senshuRmd documentation built on March 20, 2022, 11:53 p.m.