棒グラフや折れ線グラフなどについている”T”が上下についているものがエラーバーです。エラーバーは標準誤差や標準偏差を示しています。
Rのggplot2を使えば簡単にできます。ステップバイステップで書いていきます。
データの準備する
tidyverseを利用します。自分のデータを使う場合には読み飛ばしてください。
# 作業ディレクトリのセット
setwd("~/Rpractice/")
# tidyverseの起動
library(tidyverse)
# ランダムデータの生成
dat <- list(
X <- rnorm(50, 30, 10),
Y <- rnorm(50, 50, 5),
Z <- rnorm(50, 40, 15)
)
df <- data.frame(matrix(unlist(dat), nrow=50))
colnames(df) <- c("A","B","C")
#データの変形(横から縦へ)
df.long <- pivot_longer(df, cols = A:C,
names_to = "Categories",
values_to = "Values")
これでこのようなデータができました。
> head(df.long)
# A tibble: 6 x 2
Categories Values
<chr> <dbl>
1 A 26.8
2 B 53.7
3 C 27.3
4 A 31.0
5 B 58.7
6 C 56.2
>
棒グラフと折れ線グラフにエラーバーを加えるには、平均値と標準誤差(または標準偏差)が必要です。pivot_longerで縦長データにしています。
データの平均、標準偏差、標準誤差を算出する
エラーバーのためには平均(mean)、標準偏差(sd)、標準誤差(se)を算出します。すでにこれらのデータがある場合にはここも読み飛ばしてください。
その算出方法も慣れれば簡単です！tidyverseに入っているdplyrを使っていきましょう。
dplyrのgroup_byとsummarise_allを使う
(summariseはアメリカ英語でsummarizeでもOKです)
a <- group_by(df.long, Categories) %>%
summarise_all(list(mean = ~mean(.),
sd = ~sd(.),
se = ~sd(.)/sqrt(length(.))))
これはもう少し簡素化できます。どちらを使っても大丈夫です。
a <- group_by(df.long, Categories) %>%
summarise_all(list(mean = mean,
sd = sd,
se = ~sd/sqrt(length(.))))
ではaのデータをみてみます。
> a
# A tibble: 3 x 4
Categories mean sd se
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 30.1 9.93 1.40
2 B 49.2 5.00 0.708
3 C 43.9 15.5 2.20
このような分布になりました。データはランダムで生成しましたので、同じ手順をなぞってもこの数値は若干変化します。
棒グラフでエラーバーを描く
計算をしたデータを使って棒グラフをかきます。エラーバーはgeom_errorbarで指定します。まずはgeom_errorbarでyminとymaxのみを指定して、グラフをみてみましょう。
ggplot(a, aes(x = Categories, y = mean, fill = Categories))+
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se))
横幅が広すぎますね。これをwidthで調整します。バーグラフ、エラーバーともに狭くしてみます。
ggplot(a, aes(x = Categories, y = mean, fill = Categories))+
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6) +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
width = .1)
幅は出力する画像の大きさに合わせて適宜調整をするといいです。
折れ線グラフでエラーバーを描く
折れ線グラフも上と同じ要領です。折れ線グラフを描いて、geom_errorbarを付け足します。
ggplot(a, aes(x = Categories, y = mean)) +
geom_line(group = 1) +
geom_point(size = 3) +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
width = .1)
グループ化されたデータでのエラーバーを加える
グループ化したデータを生成してみます。
<pre class="wp-block-syntaxhighlighter-code"># IDを追加する
data <- df.long %>%
tibble::rownames_to_column(var = "ID")
# IDを文字列から数値へ変換する
data$ID <- as.numeric(data$ID)
# IDが75以下を1, 76以上を0と割り当てて、group列を作る
data <- mutate(data, group = ifelse(ID < 76, 1, 0))
# mean, SD, SEを算出
b <- group_by(data, group, Categories) %>%
summarise_at(vars(Values), list(mean = ~mean(.),
sd = ~sd(.),
se = ~sd(.)/sqrt(length(.))))
# group列の数値を文字列に変換する
b$group <- as.character(b$group)
# bに含まれているデータを確認する
> head(b)
# A tibble: 6 x 5
# Groups: group <img class="ranking-number" src="https://brain-storm.space/wp-content/themes/jin/img/rank02.png" />
group Categories mean sd se
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 A 31.4 11.1 2.21
2 0 B 51.0 4.31 0.862
3 0 C 33.9 13.5 2.70
4 1 A 29.5 10.4 2.08
5 1 B 49.5 4.02 0.804
6 1 C 36.5 15.8 3.16
> </pre>
これでグループ化されました。このデータでエラーバーの入った棒グラフを描いてみましょう。
グループ化された棒グラフにエラーバーを追加する
position = “dodge”をするとこのような棒グラフができます。
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, fill = group))+
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, position = "dodge")
これにエラーバーを加えていきます。
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, fill = group))+
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, position = "dodge")+
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
position = "dodge", width = .1)
真ん中に寄ってしまいました。この位置はposition = position_dodge()で調整できます。
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, fill = group)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, position = "dodge") +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
position = position_dodge(0.6), width = .1)
これでいい棒グラフができました！
グループ化された折れ線グラフでのエラーバーを書く
折れ線グラフも同じようにできます。
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, group = group, color = group)) +
geom_line() +
geom_point(size = 3) +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
width = .1, color = "black")
エラーバーが前面に出ていて重なっているので見にくくなっています。まずエラーバーを後ろに持っていきます。
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, group = group, color = group)) +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
width = .1, color = "black") +
geom_line() +
geom_point(size = 3)
エラーバーが重なりは左右にずらすことで解消ができます。さきほどのposition_dodgeを使います！
ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, group = group, color = group)) +
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
width = .1, color = "black", position = position_dodge(.2)) +
geom_line(position = position_dodge(.2)) +
geom_point(size = 3, position = position_dodge(.2))
これで折れ線グラフのエラーバーを加えることができました。お役に立ちましたら幸いです。
