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。

今日のデータは、治癒靭帯の破断点のデータを利用します。治癒する過程においてギブス固定をした靭帯（Rigid）としなかった靭帯（Naturel）の2群で検証します。

まず、beeswarmは実際のデータを点としてプロットするグラフ（グラフは一番したのほうにあります）です。データの分布を一目で確認できますが、beeswarm パッケージをインストールする必要があります。

パッケージのインストール

パッケージ選択

パッケージ読み込み

＃このコマンドでもできます
install.packages("beeswarm", dependencies = TRUE)

データを入力します。データは其々RigidとNaturalとします。その後、まずは正規性の検定をします。帰無仮説は「正規分布している」なので、p<0.05の場合は非正規分布となります。

Rigid<-c(6.966,4.977,14.925,10.241,4.438,7.215)
Natural<-c(16.411,8.914,14.054,13.598,18.448,11.567,7.961)

> shapiro.test(Rigid)

       Shapiro-Wilk normality test

data:  Rigid
W = 0.88933, p-value = 0.3147

> shapiro.test(Natural)

       Shapiro-Wilk normality test

data:  Natural
W = 0.96469, p-value = 0.8578

よって、正規分布と規定し、2群間の比較（ウェルチの比較）もついでにしてみましょう

> t.test(Rigid,Natural, data = dat)
       Welch Two Sample t-test
data:  Rigid and Natural
t = -2.265, df = 10.597, p-value = 0.04556
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-9.6171329 -0.1154386
sample estimates:
mean of x mean of y 
 8.12700  12.99329 
 
 

それではグラフを書いていきます（時間がなく、Bxplotで完成させてしまったので、箱ひげでいきます。本来はbarplotです）

boxplot(Rigid,Natural,names=c("CAM-R","CAM"),col=c("lightblue2", "steelblue1"), 
main="Yield Stress", ylab="N")

＃boxplot (群の名前1,群の名前2,,names=c("X軸の群の名前1","X軸の群の名前2")col=c("色", "色"), 
main="グラフの題名", ylab)="y軸の名前")

色の見本です　http://www.okadajp.org/RWiki/?%E8%89%B2%E8%A6%8B%E6%9C%AC

ビーズワームのコードを入力します

beeswarm(list(Rigid,Natural),col = c("darkslateblue", " darkslateblue"),method = "square", pch = 15,add = TRUE)

このドットの大きさや形状は,method = "square", pch = 15,を変更することで変化させることができます

R-Source

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