0 パッケージの読み込み

因果ダイアグラムの分析には主にdagittyパッケージ(Textor et al. 2016)を、描画にはdagittyをベースに作られたggdagパッケージ(Barrett 2018)を用いる。

それぞれの関数の使い方は以下のサイトを参照。
dagitty
ggdag

library(tidyverse)
library(dagitty)
library(ggdag)
library(patchwork)
library(easystats)
library(GGally)
library(ppcor)
library(ggsci)
library(knitr)

なお、本稿はRの基本操作とtidyverseパッケージによるデータハンドリングができることを前提としている。
tidyverseパッケージを用いたデータ処理については、以下を参照。

• R for Data Science (Wickham and Grolemund 2016)
  電子書籍, 日本語

• R Graphics Coocbook 2nd Edition (Chang 2018)
  電子書籍, 日本語

• RユーザのためのRstudio[実践]入門~tidyverseによるモダンな分析フローの世界 改訂2版 (松村 et al. 2021) 出版社サイト

References

Barrett M (2018) Ggdag: Analyze and create elegant directed acyclic graphs. R package version 01 0

Chang W (2018) R graphics cookbook: Practical recipes for visualizing data. “O’Reilly Media, Inc.”

Textor J, Zander B van der, Gilthorpe MS, et al (2016) Robust causal inference using directed acyclic graphs: The R package ’dagitty’. Int J Epidemiol 45:1887–1894

Wickham H, Grolemund G (2016) R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. “O’Reilly Media, Inc.”

松村優哉, 湯谷啓明, 紀ノ定保礼, 前田和 (2021) RユーザのためのRstudio[実践]入門 tidyverseによるモダンな分析フローの世界 改訂2版. 技術評論社