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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] adash333
+++ ggplot2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 ======
+[[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。
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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。
-===== 1.サマリー作成用の関数の定義 =====
+===== ソースコード =====
-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)
+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.白黒の折れ線グラフの作成 =====
+[[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}}
+以下のようにR Notebookファイルが作成されるので、
+===== 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>
 library(tidyverse)
-tg <- ToothGrowth
+head(ToothGrowth)
-tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
+str(ToothGrowth)
+d <- ToothGrowth %>%
+  group_by(supp, dose) %>%
+  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))
+d
 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()) +
     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)
+</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>
 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 =====
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 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 158: / 行 219: @@
 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]]
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