はじめに
Rはグラフを書くのに助かりますが、細かな設定が難しいところです。
R言語とはプログラミング言語の一つです。特に統計解析に強いとされます。さらにDeep learningの分野でも注目を浴びています。
Rでのグラフの書き方の具体例を載せていきたいと思います。
箱ひげ図にbeeswarmを付け加える
まずはwilcoxonで有意差が出るか確かめる。
library(exactRankTests)
LN_pos <- T1b$CDcount[which(Tana$LN==1)]
LN_neg <- T1b$CDcount[which(Tana$LN==0)]
wilcox.exact(x=pos,y=neg,paired=F)
箱ひげ図にbeeswarmを。
library(beeswarm)
boxplot(LN_neg,LN_pos,col=c(“white”,”gray”),
xlab=”Lymph node metastasis”, ylab=”the number”,
cex.axis=1,xaxt=”n”,outline=F,ylim=c(0,1000),yaxp=c(0,1000,10))＃cex.axis=1で目盛りの文字の大きさを変更する。xaxt=”n”でｘ軸の記載を消す。outline=Fで外れ値を消す。yaxp=c(0,1000,10)は目盛りの幅。
axis(1,at=c(1,2),formatC(c(“LN(-)”,”LN(+)”)))＃X軸を書き直す
beeswarm(list(LN_neg,LN_pos), add = TRUE, pch = 20,cex = 0.75)＃plotの大きさを変更する。
Rの基本的なことであれば、下記の本がオススメです。
2016年に第3版が出ました。少し古いですが、基本が網羅されています。レビューも高評価。
基本ネットで調べれば出てきますが、本として包括的なテキストを持つことは、便利で私は一冊持っておくのが役立っています。
立ち読みも出来ますので、下記リンクから立ち読みしてみてください。
The R Tips 第3版: データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集
こちらも高評価かつ新しい本になります。特に初心者におすすめの内容です。
知りたい内容があるか、目次で確認してもらえるので、必要であるか確認してみてください。
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