【bar graph】タグの記事一覧｜ドクターフント(Dr. Hund) https://brain-storm.space 脳や研究について発信するブログです。This site is for research and statistics. Fri, 24 Mar 2023 13:21:30 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.2 https://brain-storm.space/wp-content/uploads/2021/04/cropped-3d0209af428738b78799159b4ce75ad9-32x32.png 【bar graph】タグの記事一覧｜ドクターフント(Dr. Hund) https://brain-storm.space 32 32 [R for beginners] Creating Error Bars for Bar Graphs and Line Graphs in ggplot2 https://brain-storm.space/error-bar-en/1291/ Fri, 24 Mar 2023 13:13:56 +0000 https://brain-storm.space/?p=1291 The ‘T’ symbol on bar graphs and line graphs represents error bars that extend above and below the data point, indicating standard error or standard deviation. Adding error bars in R’s ggplot2 is easy. Here’s a step-by-step guide:

Contents
  1. Preparing the Data
  2. Calculating the Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Data
  3. Drawing Error Bars in Bar Graphs
  4. Drawing Error Bars on a Line Graph
  5. Adding Error Bars to Grouped Data

Preparing the Data

We’ll be using tidyverse for this. If you have your own data, skip ahead.

# Set working directory
setwd("~/Rpractice/")

# Load tidyverse
library(tidyverse)

# Generate random data
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")

# Transform the data from wide to long
df.long <- pivot_longer(df, cols = A:C, 
                        names_to = "Categories", 
                        values_to = "Values")

Now we have data that looks like this:

> 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
>

To add error bars to bar graphs and line graphs, you need the mean and standard error (or standard deviation) of the data. We use pivot_longer to transform the data from wide to long format.”

Calculating the Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Data

To add error bars, we need to calculate the mean, standard deviation, and standard error. If you already have this data, you can skip this section.

Calculating these values is easy with the dplyr package in tidyverse.

Use group_by and summarise_all functions in dplyr to Calculate

a <- group_by(df.long, Categories) %>% 
  summarise_all(list(mean = ~mean(.), 
                     sd = ~sd(.), 
                     se = ~sd(.)/sqrt(length(.))))

We can simplify this code further,

a <- group_by(df.long, Categories) %>% 
  summarise_all(list(mean = mean, 
                     sd = sd, 
                     se = ~sd/sqrt(length(.))))

Let’s take a look at the data for ‘a’

> 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

We have generated a distribution that looks like this. Since the data was generated randomly, the values may vary slightly if you follow the same steps.

Drawing Error Bars in Bar Graphs

We will use the calculated data to create a bar graph and specify the error bars using geom_errorbar(). First, let’s specify only ymin and ymax in geom_errorbar() and take a look at the graph.

ggplot(a, aes(x = Categories, y = mean, fill = Categories))+
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se))

The width is too wide. Let’s adjust it using the width argument. We will narrow both the bar graph and error bars.

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)

It’s a good to adjust the width according to the size of the output image.

Drawing Error Bars on a Line Graph

The process for adding error bars to a line graph is the same as above. First, draw the line graph and then add geom_errorbar().

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)

Adding Error Bars to Grouped Data

Let’s generate grouped data.

<pre class="wp-block-syntaxhighlighter-code"># Add ID column
data <- df.long %>% 
  tibble::rownames_to_column(var = "ID")

# Convert ID from character to numeric
data$ID <- as.numeric(data$ID)

# Assign 1 to ID <= 75 and 0 to ID >= 76 to create the "group" column
data <- mutate(data, group = ifelse(ID < 76, 1, 0))

# Calculate Mean, SD, and SE
b <- group_by(data, group, Categories) %>% 
  summarise_at(vars(Values), list(mean = ~mean(.), 
                     sd = ~sd(.), 
                     se = ~sd(.)/sqrt(length(.))))

# Convert group column values from numeric to character
b$group <- as.character(b$group)

# Check the data included in b
> 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>

Now that we have grouped data, let’s draw a bar graph with error bars.

Adding Error Bars to Grouped Bar Graphs

By specifying position = "dodge", you can create a grouped bar chart like this.

ggplot(b, aes(x = Categories, y = mean, fill = group))+
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, position = "dodge")

Let’s add error bars to this plot.

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)

It is shifted to the center. You can adjust the position with position = position_dodge().

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)

You’ve created a nice bar graph!

Drawing Error Bars on a Grouped Line Graph

The same can be done for a grouped line graph as well.

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")

The error bars are on top and overlapping, making it difficult to see. Let’s move the error bars to the back first.

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)

By shifting the position to the left or right using position_dodge(), overlapping of error bars can be avoided.

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))

Now you can add error bars to line graphs. I hope this was helpful.

]]> 【R初心者向け】ggplot2で棒グラフと折れ線グラフにエラーバー(error bar)を書く https://brain-storm.space/ggplot2_errorbar/895/ https://brain-storm.space/ggplot2_errorbar/895/#respond Fri, 24 Mar 2023 12:20:55 +0000 https://brain-storm.space/?p=895 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。

Contents
  1. データの準備する
  2. データの平均、標準偏差、標準誤差を算出する
  3. 棒グラフでエラーバーを描く
  4. 折れ線グラフでエラーバーを描く
  5. グループ化されたデータでのエラーバーを加える

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。

https://brain-storm.space/tidyr_gather_pivot_longer/784/

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。

]]> https://brain-storm.space/ggplot2_errorbar/895/feed/ 0 【ggplot2】Rで棒グラフを作成する https://brain-storm.space/bargraph/1025/ https://brain-storm.space/bargraph/1025/#respond Thu, 01 Jul 2021 04:33:36 +0000 https://brain-storm.space/?p=1025 最もよく使われる棒グラフですが、その中でもいくつか使い分けが必要です。そのいくつかの種類の棒グラフの描き方を紹介します。

Contents
  1. データの準備
  2. 棒グラフはgeom_bar()を使う
  3. グループ化された棒グラフを作図する
  4. エラーバーをつける

データの準備

まずはデータの準備をします。デモ用のデータとして最もよく使われるiris(アヤメ)データセットを今回も使います。

# 作業ディレクトリ
setwd("~/Rpractice/")

# tidyverseの起動
library(tidyverse)

#irisデータをaに格納
a <- iris

#データの確認
> head(a)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
>

それではこのirisデータを用いていくつかの棒グラフをつくっていきます。

棒グラフはgeom_bar()を使う

それではgeom_bar()を使っていきます。まずはアヤメデータの先頭にあるSepal.Lengthの値を使っていきます。

横軸にアヤメの種類(Species)、縦軸にSepal.Lengthをとります。値をy軸に取るときにはgeom_bar(stat = “identity”)とidentityを指定します。その他にはcountとbinを取ることが出来ます。

ggplot(a, aes(Species, Sepal.Length))+
  geom_bar(stat = "identity")

グラフを作成したら何が縦軸の値をとっているのか、しっかり確認することが必要です。元のデータと対比し、自分の出したい値が作図されているか確認しましょう。上の例では積み上げになっています。

色を付ける

塗りつぶしにはaesの中でfillを指定します。枠の色を指定したいときはcolourで指定します

ggplot(a, aes(Species, Sepal.Length, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity")

個数を出したいときはgeom_bar(stat = “count”)と指定します。

ggplot(a, aes(x = Species, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "count")

グループ化された棒グラフを作図する

まず最初に平均値を計算します。合わせて、SDやSEも計算をしておくとエラーバーを付け加えることができます。

# 縦長のグラフ
a.long <- pivot_longer(a, col = Sepal.Length:Petal.Width,
                         names_to = "iris.attr", 
                       values_to = "measures")

# グループごとの平均値などの計算
a.sum <- group_by(a.long, iris.attr, Species) %>% 
  summarize_all(list(mean = mean,
                     max = max,
                     sd = sd, 
                     se = ~sd/sqrt(length(.))))

積み上げ棒グラフ

geom_barでpositionを指定しなければ積み上げ棒グラフになります。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean,　fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity")

グループ別の棒グラフ

それぞれグループを横に並べた棒グラフはgeom_barでposition = “dodge”と指定します。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean,　fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

幅を調整する

横幅についてはwidthで調整をします。width = 0.5にしてみます。

ggplot(a.long, aes(x = iris.attr, y =measures, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge" , width = 0.5)

100％積み上げ棒グラフ

実際の数値ではなく、割合で比較したい時に有用です。

geom_bar(position = “fill”)とすることで100％積み上げ棒グラフを作図できます。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean,　fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "fill")

横向き棒グラフ

横向きにするときにはcood_flip()を追加します。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y =mean,　fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  coord_flip()

凡例の順番を入れ替える

棒グラフの並びと凡例の並びが合わないときにはguides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))を指定します。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y =mean,　fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  coord_flip()+
  guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

色を変える

色を変える方法は色々とありますが、scale_fill_brewerで簡単にセット化されたものを使ってみます。

scale_fill_brewer(palette = “Set1”)と指定します。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge" , width = 0.9)+
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

さらにscale_fill_brewer(palette = “Set2”)で色を変えてみます。

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge" , width = 0.9)+
  scale_fill_brewer(palette = "Set2")

エラーバーをつける

最後にエラーバーをつけます。

エラーバーをの付け方については、次のリンクで詳しく説明をしています。

https://brain-storm.space/ggplot2_errorbar/895/

縦棒グラフ＋エラーバー

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge" , width = 0.9)+
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+
    geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
                  position = position_dodge(0.9), width = .2)

横棒グラフ＋エラーバー

ggplot(a.sum, aes(x = iris.attr, y = mean, fill = Species))+
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge" , width = 0.9)+
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+
  geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),
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  coord_flip()

お役に立ちましたら幸いです。

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