箱ひげ図の書き方
箱ひげ図の見方や引数の指定については、次を参考のこと
https://bellcurve.jp/statistics/course/5220.html
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html
データセットにはToothGrowth“を使う
#まずは一般的な事例として３つのグループの値に対して各々の箱ひげ図を作成する
# rnorm関数は、平均が０、標準偏差が１である正規分布に従う乱数を（）内に指定した数だけ生成する。
# 箱ひげ図のひげ先は、「箱の上端（下端）+ 四分位 x 1.5」の範囲で一番大きな（小さな）データ」である
x <- rnorm(50)
y <- rnorm(50)
z <- rnorm(50)
boxplot(x)
boxplot(x, y, z)
#横方向にも描画できる
boxplot(x, y, z, horizontal= T)
#ここからデータセット ToothGrowth を使う
#ToothGrowth はどんなデータかをチェックする。
#どんな種類のオブジェクトかもチェックする。
ToothGrowth## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5
## 7 11.2 VC 0.5
## 8 11.2 VC 0.5
## 9 5.2 VC 0.5
## 10 7.0 VC 0.5
## 11 16.5 VC 1.0
## 12 16.5 VC 1.0
## 13 15.2 VC 1.0
## 14 17.3 VC 1.0
## 15 22.5 VC 1.0
## 16 17.3 VC 1.0
## 17 13.6 VC 1.0
## 18 14.5 VC 1.0
## 19 18.8 VC 1.0
## 20 15.5 VC 1.0
## 21 23.6 VC 2.0
## 22 18.5 VC 2.0
## 23 33.9 VC 2.0
## 24 25.5 VC 2.0
## 25 26.4 VC 2.0
## 26 32.5 VC 2.0
## 27 26.7 VC 2.0
## 28 21.5 VC 2.0
## 29 23.3 VC 2.0
## 30 29.5 VC 2.0
## 31 15.2 OJ 0.5
## 32 21.5 OJ 0.5
## 33 17.6 OJ 0.5
## 34 9.7 OJ 0.5
## 35 14.5 OJ 0.5
## 36 10.0 OJ 0.5
## 37 8.2 OJ 0.5
## 38 9.4 OJ 0.5
## 39 16.5 OJ 0.5
## 40 9.7 OJ 0.5
## 41 19.7 OJ 1.0
## 42 23.3 OJ 1.0
## 43 23.6 OJ 1.0
## 44 26.4 OJ 1.0
## 45 20.0 OJ 1.0
## 46 25.2 OJ 1.0
## 47 25.8 OJ 1.0
## 48 21.2 OJ 1.0
## 49 14.5 OJ 1.0
## 50 27.3 OJ 1.0
## 51 25.5 OJ 2.0
## 52 26.4 OJ 2.0
## 53 22.4 OJ 2.0
## 54 24.5 OJ 2.0
## 55 24.8 OJ 2.0
## 56 30.9 OJ 2.0
## 57 26.4 OJ 2.0
## 58 27.3 OJ 2.0
## 59 29.4 OJ 2.0
## 60 23.0 OJ 2.0?ToothGrowth
class(ToothGrowth)## [1] "data.frame"#?ToothGrowth によりタイトルが "The Effect of Vitamin C on Tooth Growth in Guinea Pigs"と表示された。
#ギニアで６０頭のぶたにオレンジジュースかアスコルビン酸に混ぜて、ビタミンCを投与した時の歯の成長記録のようだ。
#plot(x, y) のxの値がこの場合、数値ではなくファクタとなっているので、plot関数により箱ひげ図が自動生成される
plot(ToothGrowth$supp, ToothGrowth$len)
#ただし、箱ひげ図描画にはboxplot関数がある
boxplot(len ~ supp, data=ToothGrowth)
#x軸の２つの変数の相互関係を図示する
#x軸のsuppとdoseの組合せに対し、y軸にlen（長さ）についてグラフ化している
boxplot(len ~ supp + dose, data=ToothGrowth)
#次にggplot2パッケージを使う
library(ggplot2) # ggplot関数、 (qplot関数)を利用するため## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.3.2
library(dplyr) # %>% パイプ演算子を利用するため## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.3.2##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union#次にggplot関数を使ってみる。ただしラインの色に赤を指定する
ToothGrowth %>% ggplot(aes(x=supp, y=len)) + geom_boxplot()
#interaction()を変数で組合わせることにより、複数の変数を組合せて使用した箱ひげ図を作れる。
#つまり、ここではsuppとdoseの２つの要素の組合せをx軸とし、これに対するx軸（length歯の成長）を箱ひげ図で描画する
#ggplotによる描画は次の通り。
#せっかくなので、タイトルを付けることとする。
#labs(title=.......)のレイヤ追加による。 theme(.....)はタイトルの位置や文字の大きさ指定。
#また、分かり易いように、レイヤの追加を２つに分け、最後にfig1にて描画する。
a <- ToothGrowth %>% ggplot(aes(x=interaction(supp, dose), y=len)) + geom_boxplot()
fig1 <- a + labs(title="The Effect of Vitamin C on Tooth Growth in Guinea Pigs") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), text = element_text(size = 15))
fig1
データセットirisを使って箱ひげ図を描画する
３種類のiris各々についてのSepal.Length を描画する
library(gridExtra)##
## Attaching package: 'gridExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## combinea <- iris %>% ggplot(aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + geom_boxplot()
b <- iris %>% ggplot(aes(x=Species, y=Sepal.Width)) + geom_boxplot()
c <- iris %>% ggplot(aes(x=Species, y=Petal.Length)) + geom_boxplot()
d <- iris %>% ggplot(aes(x=Species, y=Petal.Width)) + geom_boxplot()
grid.arrange(a, b, c, d, ncol=2)
本日の課題
箱ひげ図には残念ながら平均値の情報がない。
そこで平均値についての情報を、次のレイヤ追加により描画することとする。
stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=3, size=4, col="red") ここで、shape, size, colなどの引数の値を変更することにより、どのような変化があるか確認してみるとよい。
さらに、Sepal.Lengthなどの元々の数値を点で追加することとする。
これは 次のレイヤを追加することにより可能である。
geom_jitter() #ただし、実際の描画では次の引数指定を必ず行うこと点の大きさはgeom_jitter( )に引数size=0.1を指定することにより、点があまり目障りにならないように描画している。
平均値および数値を点で表した次の箱ひげ図を作成し、いつものようにrmdによるhtmlファイルを作成し、moodleにアップしてください。
