記事一覧
バイオリンプロット＋ドットプロット
今回は、データは読み込みではなく、直接入力します
csvなどの読み込みは別のNOTEを確認してください
現在のハイインパクトな科学論文では、各データの個別の数値をグラフに入れるように求められます。今回はバイオリンプロット＋ドットプロットのコードを記載します
まずデータを入力します
#直接入力のため 、行列を利用していません data <- data.frame( category = c
R言語はじめました-統計の基本的選択
統計学は様々な考え方があるようなので、卒業研究レベルで理解しておくべき基本的事項をまとめていきます。
①→②Aまたは②のB、③のAまたは③のBの順序で実施すれば大きな間違いはないでしょう
①正規性の検討
左のヒストグラムは正規分布に従うが、右は非正規分布のデータである
何故、正規性の検定を行うべきか？
→平均値（オレンジ）をデータとして表記した場合は非正規分布のデータは偏りが生じる。故に、非
R言語はじめました-2x2群グラフの書き方
ノンパラメトリックの4群比較をした場合、グラフは複雑になります。近年はデータの個別データを箱ひげ図に重ねることを論文投稿で求められることも多いことから、箱ひげ＋ドットプロットでのデータ開示が必要となります。今回はノンパラ検定の箱ひげ＋ドットプロットの作図をRで簡易的に作成できるようにすること、2×2群の4群における作図を目指します。
①通常通りパッケージbeeswarmを読み込みます
➁データ
R言語はじめました-beeswarm
今日はbeeswarmに挑戦してみます。統計の順序としてはばらついていますが、ゼミ生の必要な順序で対応していきたいと思います。
最近の論文投稿では、平均値で示すグラフだけではなく、全ての値がグラフ上に記載されているべきであるという指摘を受けます。このため、今回は実際のデータから棒グラフや箱ひげ図を作成し、beeswarm パッケージを利用し、全てのデータをグラフ上に掲示することに挑戦します。
統計学のまとめ（概論：２群比較）
12−1月まで忙しく、R言語の更新がまったくできませんでしたが、再開していきたいと思います。
その前に毎年質問があるので、今日は統計学の概論となります。基本的事項を理解しておきましょう。Osteoarthritis & Cartilage（IF 4.8）という軟骨専門雑誌ですが、この論文投稿には統計学の手順がきちんと記載されていることが重要です。今日は投稿した際に指摘された事項も含めてその流れに
R言語はじめました-t検定
今日は、T検定をR行い、95％信頼区間のグラフを書いてみます
今日のデータは足関節可動域（ギプス固定前 VS. ギプス固定後）。一個体内での2時点なので、対応あるt検定が対象となります
まずは、データをベクトルで定義します
名前の定義<-c(データ）：
#屈曲90 °でPRE固定前、固定後flex90pre<-c (33.7,29.2,34.1,22.4,25.1)flex90post<-
#R言語はじめました
そもそもR言語とは？
R言語は、1995年にロス・イハカ氏とロバート・ジェントルマンによってデータ解析・統計プログラミングとして開発。主に学術や研究の分野で使われ、近年は民間でも盛んに導入。Pythonでもいいが、Rのほうが取っ掛かりやすい？食わず嫌いのようなもの。
今日は”データをグラフ化してみる”をテーマに。
ダウンロードの方法など基礎の基礎はまた後日。今回参考にしたNOTE記事はこちら。