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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ

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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2018/08/12] – [エラーバーを片方だけにつける] adash333ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2020/08/12] (現在) – [ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ] adash333
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 ====== ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ ====== ====== ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ ======
 +
 +[[初めての医療統計:index.html|初めての医療統計 目次]]
  
 ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。 ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。
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 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。
  
-===== 1.サマリ作成用の関数の定義 ===== +===== スコード =====
-ggplot2()でグラフを記載する前に、データを整理する必要があります。+
  
-Plotting means and error bars (ggplot2)\\ +https://colab.research.google.com/drive/1yPHODB6sgUU9OJx48tEibAF9rnUHDv-s?usp=sharing
-http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/+
  
-<code> 
-summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE, 
-                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) { 
-    library(plyr) 
  
-    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them 
-    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) { 
-        if (na.rm) sum(!is.na(x)) 
-        else       length(x) 
-    } 
  
-    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with 
-    # N, mean, and sd 
-    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop, 
-      .fun = function(xx, col) { 
-        c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm), 
-          mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm), 
-          sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm) 
-        ) 
-      }, 
-      measurevar 
-    ) 
  
-    # Rename the "mean" column     
-    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar)) 
  
-    datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean 
  
-    # Confidence interval multiplier for standard error +===== 開発環境 ===== 
-    # Calculate t-statistic for confidence interval +https://rstudio.cloud/
-    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1 +
-    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1) +
-    datac$ci <- datac$se * ciMult+
  
-    return(datac) +2018年8月現在、メールアドレスを登録するのみで、無料です。
-+
-</code>+
  
-===== 2.白黒グラフ作成 =====+[[https://rstudio.cloud/|RStudio Cloud]]のconsole画面(画面左下)で、<wrap hi><wrap em>install.packages("tidyverse")</wrap></wrap>を入力して、tidyverseパッケージをインストールした状態とします。 
 + 
 +{{:pasted:20180813-231913.png}} 
 + 
 +インストール終了後の画面 
 + 
 +{{:pasted:20180813-232101.png}} 
 + 
 +参考:http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=26918 
 + 
 +===== Rmdファイルの新規作成と保存 ===== 
 +File > New File > R Notebook で、R Notebookファイルを新規作成。 
 + 
 +{{:pasted:20180813-232234.png}} 
 + 
 +{{:pasted:20180813-232303.png}} 
 + 
 +以下ようにR Notebookファイルが作成さるので、 
 + 
 + 
 + 
 +===== 1.グラフ作成用に平均と標準偏差を計算 ===== 
 +ggplot2()でグラフを記載する前に、データを整理する必要があります。 
 + 
 +dplyr(tidyverse)の 
 +  -<wrap hi>group_by()関数</wrap> と 
 +  -<wrap hi>summarise()関数</wrap> 
 +を用いて、グループごとに、個数、平均、標準偏差を計算して新しい表を作成します。
  
 <code> <code>
 library(tidyverse) library(tidyverse)
  
-tg <- ToothGrowth +head(ToothGrowth
-tgc <- summarySE(tgmeasurevar="len"groupvars=c("supp","dose"))+str(ToothGrowth) 
 + 
 +<- ToothGrowth %>% 
 +  group_by(suppdose) %>% 
 +  summarise( 
 +    n=n(),  
 +    mean_len=mean(len) 
 +    sd_len=sd(len) 
 +  ) 
 +  # 蛇足だが、以下の書き方はsdがNAになってしまうので注意 
 +  # https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise.html 
 +  # summarise(n=n()len=mean(len), sd=sd(len)
 +
  
 pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
  
-ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) ++ggplot(d, aes(x=dose, y=mean_len, shape=supp)) +
     theme_set(theme_classic()) +     theme_set(theme_classic()) +
     geom_point(size=4, position=pd) +     geom_point(size=4, position=pd) +
-    geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1, position=pd) ++    geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len), width=.1, position=pd) +
     geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)     geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)
 +</code>
  
 +===== 2.白黒の折れ線グラフの作成 =====
 +
 +上記で作成した表dを用いて、ggplot()関数でグラフを描きます。
 +
 +<code>
 +pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
 +
 +ggplot(d, aes(x=dose, y=mean_len, shape=supp)) +
 +  theme_set(theme_classic()) +
 +  geom_point(size=4, position=pd) +
 +  geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len), width=.1, position=pd) +
 +  geom_line(aes(linetype = supp), position=pd) +
 +  # グラフにタイトルをつける
 +  ggtitle("ToothGrowth") +
 +  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) +
 +  theme(plot.title = element_text(size = 20),
 +    axis.title.x = element_text(size= 20),
 +    axis.title.y = element_text(size= 20),
 +    axis.text.x = element_text(size= 20),
 +    axis.text.y = element_text(size= 20)
 +  ) +
 +  # y軸のラベルの書き換え
 +  labs(y="Length")
 </code> </code>
  
 以下のようなグラフが出力されます。 以下のようなグラフが出力されます。
  
-{{:pasted:20180811-054428.png}}+{{ :ダウンロード.png |}} 
  
 ===== 3.グラフをpngファイルで出力 ===== ===== 3.グラフをpngファイルで出力 =====
行 103: 行 139:
 横軸が数字であれば、as.numeric(key)-0.1のように指定する 横軸が数字であれば、as.numeric(key)-0.1のように指定する
  
-横軸が文字(00pre, 1month, 2month, 3monthなど)であれば、keyを0,1,2,3などに置き換えてから、as.numeric()で数値に変更しておく。+横軸が文字(00pre, 1month, 2month, 3monthなど)であれば、 
 +keyを0,1,2,3などに置き換えてから(csvファイルを修正しておいてもよいかもしれません) 
 +as.numeric()で数値に変更しておく。
 </code> </code>
  
行 137: 行 175:
  
 https://stackoverflow.com/questions/44194700/selecting-direction-of-multiple-error-bars-in-a-line-plot https://stackoverflow.com/questions/44194700/selecting-direction-of-multiple-error-bars-in-a-line-plot
 +
 +===== グラフのtitleを真ん中上に記載 =====
 +
 +
 +
 +<code>
 +library(tidyverse)
 +
 +tg <- ToothGrowth
 +tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
 +
 +ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +
 +    ylim(0, 40) +
 +    
 +    ggtitle("Figure 3") +
 +    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
 +
 +</code>
 +===== リンク =====
 +
 +
 +
 +https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
  
  
行 156: 行 219:
 https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html
  
 +===== リンク =====
 +目次:[[初めての医療統計:index.html|初めての医療統計 目次]]
 +
 +前:
 +
 +次:
  
  
  

ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ.txt · 最終更新: 2020/08/12 by adash333

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