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ggplot2用例集 入門編

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Hijiyama.R#4(2016/5/28)で発表したスライドです

ggplot2用例集 入門編

  1. 1. Hijiyama.R #4 2016/5/28 ggplot2用例集 入門編 紀ノ定 保礼
  2. 2. 自己紹介 • 紀ノ定 保礼 – 大阪大学大学院人間科学研究科 • 関心領域 – 認知心理学,交通心理学,人間工学 • 本日の発表内容 – データを視覚化するためのRパッケージである, ggplot2の使い方の紹介(実践編) – まだ「ggplot2再入門」を読んでいない方は,先に そちらを読まれることをおすすめします » http://www.slideshare.net/yutannihilation/ggplo t2-53851875
  3. 3. 本発表のねらい • これまでの解説 – 幅広く機能を説明するためのグラフ例が多い印象 – 必ずしも,“実際に”描きたいグラフではない? • ggplot2は多機能であるがゆえに,微調整に迷うことも • “実際よく使う”グラフのテンプレートがあってもいいかも • 本発表 – (少なくとも心理学では)よく使われるグラフを例に ggplot2の使い方を紹介 • 例:n要因デザインの実験で,各条件の平均値±1SEの範囲を 示したい – 一種のチートシートになれば幸い
  4. 4. 本日の到達目標 • データを知る – データの特性を視覚化できるようになる • 棒グラフ,散布図,箱ひげ図… • データを伝える – 作成したグラフを調整できるようになる • 棒の色,文字サイズ,軸目盛… – 発表スライドや論文に載せたいレイアウトに 仕上げるため
  5. 5. データの視覚化 ー変数間の関係をつかむー
  6. 6. こういう経験ありませんか 綺麗な正の相関!と思いきや… 階層データ! 要約統計量は ほとんど同じでも… 実は全然違う分布!
  7. 7. http://ggplot2.org/ 簡単に・多層的にデータを視覚化できる
  8. 8. 重さ 質 (5水準) 色 (7水準) 透明度 (8水準) 価格 長さ(mm) 幅(mm) 奥行(mm) • diamondsデータセットを用いて例示 – ggplot2パッケージに付属(53940行×10列) • データが多いので,説明のため500行に減らしておきます
  9. 9. レイヤーを重ねて図を調整(例) • 基本レイヤー – 使用するデータフレームを指定 – aes()内には各軸の変数や,データの識別 形式(例:色,形状)を指定 – データの描画形式を指定 • geom_xxx() または stat_*(geom = “xxx”) – 例えば散布図ならgeom_point() – geom系とstat系の関係は 「ggplot2再入門」を参照 基本レイヤー(必須) 背景の指定 データ範囲の指定
  10. 10. geom系のみを用いてもよい 1変量(例:価格のヒストグラム) 2変量(例:時系列変化) ※適当に作ったデータ
  11. 11. geom系を複数重ねてもよい 散布図に近似直線を重畳 (つまり線形回帰) 箱ひげ図にローデータを重畳
  12. 12. geom系を複数重ねてもよい 各車両の重量(単位:ポンド/1000)で オートマ車(0)かマニュアル車(1)か を非線形予測 いわゆるロジスティック回帰
  13. 13. geom系を複数重ねてもよい ○○条件での記憶成績は, チャンスレベル(右図では25%)と 比較して…のような情報も伝えられる ←こういうデータが得られたとして…
  14. 14. こういうことも出来なくはない (もっとスマートなやり方があるかも しれない…)
  15. 15. stat系のみを用いてもよい 指定した関数 (今回はmean)で要約
  16. 16. stat系を複数重ねてもよい 平均を示す棒にエラーバーを追加 (今回はエラーバーは標準誤差を表す) ←エラーバーの上限 ←エラーバーの下限
  17. 17. geom系とstat系を重ねてもよい 箱ひげ図上で平均値の位置を指示 こうしていろいろ説明すると, どういうときにgeomを,どういうときにstatを使うべき? …と混乱するかもしれない
  18. 18. 実はどちらでもいい • 詳しくは「ggplot2再入門」を参照 同じグラフが出来上がる
  19. 19. ここまでのまとめ • ggplot2ではレイヤーを重ねて図を調整していく – 複数の情報をグラフ上で統合したうえで提示できる – 基本レイヤーは必須 • 使用するデータフレーム • 各軸に設定する変数名 • データの描画形式(geomでもstatでも) – レイヤーの記述順序は自由度が高いが,レイヤーは 上に重ねられていく点に注意
  20. 20. データの視覚化 ー水準間の関係をつかむー
  21. 21. ダイヤモンドの質ごとに 異なる形(shape)を自動で 割り当てる ダイヤモンドの色ごとに 異なる色(color)を自動で 割り当てる または
  22. 22. 冗長性を高めるために, 一つの要因を複数の基準で 同時に表現してもよい
  23. 23. 色を塗り分ける際の注意 colorオプションは主に輪郭のため fillオプションは主に 領域内の塗りつぶしのため
  24. 24. 識別変数は連続値でもよい 連続量では グラデーションで表現される 長さ(mm) 価格と重さには正の関係があるが, 長さとも関連することが分かる
  25. 25. 水準ごとに独立させる
  26. 26. 水準ごとに独立させる 拡大 拡大 格子状に配置 入れ子構造で配置
  27. 27. 応用編 ー要因計画のグラフを描くー • これまで紹介してきた離散的なグラフは, 1要因デザイン • 複数の要因計画では,どのように書くか? 1要因5水準
  28. 28. 2要因計画 方法1 592名の学生を,髪の色/目の色/性別で 分類したデータセット 識別するグループを指定する (この場合は性別)
  29. 29. 2要因計画 方法2 主効果/交互作用のパタンに応じて 使い分けるのがよいかもしれない 個人的には,主効果を示したい場合は facetの方が分かりやすい気がします
  30. 30. 3要因計画 方法1 複数要因の組み合わせでグループを識別 (要因ごとに識別形式を指定する) うまく使えば冗長性を高められる
  31. 31. 3要因計画 方法2 • 1要因目=x軸,2要因目=group,3要因目=facet
  32. 32. グラフを調整する ーPUBLICATION READYなレイアウトー
  33. 33. ggplot2のグラフは美しいが… • 必ずしもPublication readyではない – 色(モノクロかグレースケールが望ましい) – 背景(真っ白が望ましい) – 軸(x軸・y軸が明確な方がよい) – etc… 日本心理学会 2015年改訂版 執筆・投稿の手びき
  34. 34. モノクロ/グレースケールにする方法① ー手動設定ー
  35. 35. モノクロ/グレースケールにする方法② ー半自動設定ー グラデーションの両端を 指定すると(1=白,0=黒), 水準数に応じて自動で色が割り当てられる
  36. 36. 背景・軸を調整する方法 theme_grey() theme_bw() theme_classic() ※最新のversion 2.1.0(2016/5/28)では,theme_classic()の 仕様が変わっており,軸が表示されなくなっている プリセットの背景を用いてもよいが…
  37. 37. cowplotパッケージを使いましょう https://cran.r-project.org/web/packages/cowplot/vignettes/introduction.html
  38. 38. cowplotパッケージを読み込むだけで,以降のグラフは 自動的にtheme_cowplot()が適用された状態になる (theme_cowplot()と明示してもよい)
  39. 39. theme_cowplot()の注意点 通常,引数は base_xxx=… 引数は font_xxx=…
  40. 40. 複数のグラフをパネルで並べる場合
  41. 41. themeの調整 • いちいちコードを書くのは面倒!…という方は • install.packages(“ggThemeAssist”) – ggplot2のレイアウトを,GUIで操作可能にする, Rstudioのアドイン – Theme_Assistの名のとおり,theme系のコード部分 を補助(その他(例:投入変数の指定)は対象外) https://github.com/calligross/ggthemeassist
  42. 42. ここまでは通常のやり方 ←グラフ情報が格納されたオブジェクトを,エディタ上でドラッグ ←アドインから選択
  43. 43. ↑ 設定が完了したら押す
  44. 44. ↑ 変更した設定がコードに書き加えられている!
  45. 45. 結語 • ggplot2は単なるグラフ化パッケージではない • データの特性を爆発的に見えやすくする手段 • 細かい設定は確かに面倒なこともある – しかし,それをサポートするパッケージもある – サポートするWebサイトもある • ggplot2逆引き – https://yutannihilation.github.io/ggplot2-gyakubiki/ • r-wakalangへようこそ – http://qiita.com/uri/items/5583e91bb5301ed5a4ba • The ggplot2 Cheat Sheet – https://www.rstudio.com/wp- content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf
  46. 46. 今回説明を飛ばした点 1 • 細かい引数の設定方法 aes(fill=“grey”)にしたらこうなってしまう→ 識別形式はaes()内で 指定するはずでは? 色々とパラメータを変えてみて, ggplot2のクセを掴んでください
  47. 47. 今回説明を飛ばした点 2 例えば右図のようなグラフを 描きたい場合… ひとつの書き方としては以下 (二つの分布のデータをLong型で dat1に格納している)
  48. 48. 今回説明を飛ばした点 2 続き こういう書き方も可能 geomの中で別のデータフレームを 参照してもよい
  49. 49. Enjoy ggplot2!

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