GMMプロンプト

タイトル：2時点のメンタルヘルスデータに対するGMM分析 

必要なパッケージ：

 library(mclust) # GMM分析用 

library(tidyverse) # データ処理用 

library(ggplot2) # 可視化用 library(gridExtra) # プロットレイアウト用 

library(svglite) # SVG出力用 データセット：

データセット："~/Dropbox (個人用)/R studio/Analysis_SMAP2/SMAP2_Analysis_shared/dataset/imputed/GMM/GMM.csv"

1. データ構造
   • 測定時点：2時点（Time 1, Time 2）
   • 従属変数：抑うつスコア（dep_s）
   • ID：同一患者の識別子
   • 設計：反復測定

分析手順 A. データ前処理

• wideフォーマットへの変換
• 欠損値の処理
• 必要に応じてスケール調整
• mclust::Mclust()関数を使用
• 1-5クラスターでのモデル比較
• BICによるモデル選択 C. 視覚化要件（SVG形式）
• クラスターごとの軌跡プロット（ggplot2）
• 95%信頼区間の表示
• 生データの表示（jitter使用、透明度0.3）
• クラスターサイズと特徴の要約プロット D. 統計出力
• モデル適合度（BIC値）
• クラスター特性の要約統計量
• 時点間の変化量と効果量
• クラスター分類の不確実性指標 出力要件：

1. すべての出力は英語表記

グラフ仕様：

• Trajectory Plot: Title: "Depression Score Trajectories" X-axis: "Time Point" Y-axis: "Depression Score"
• BIC Plot: Title: "Model Selection Criteria" X-axis: "Number of Clusters" Y-axis: "BIC"
• Cluster Size Plot: Title: "Cluster Sizes" X-axis: "Cluster" Y-axis: "Number of Subjects"
• Effect Size Plot: Title: "Effect Sizes by Cluster" X-axis: "Cluster" Y-axis: "Cohen's d"