これから研究を始める高校生と指導教員のために 第2版
探究活動と課題研究の進め方･論文の書き方･口頭とポスター発表の仕方
(これ研)
副読文書
V-3. データの値がそもそもばらつく対象の解析
1種類のデータの解析の仕方
(｢これ研｣本文の第3部3.3.3項；p.96)
｢これから研究を始める高校生と指導教員のために 第2版；探究活動と課題研究の進め方･論文の書き方･口頭とポスター発表の仕方｣(これ研)の第3部3.3.3項｢1種類のデータの解析の仕方｣(p. 96)で行っている解析と作図を、Rを使って行う方法の解説です。ミドリムシの走行性を例に、移動先という1種類のデータの解析の仕方を説明します。｢これ研｣の第3部第3章｢データの値がそもそもばらつく対象の解析｣(p. 83)を読んで、こうした対象の解析について理解しておいて下さい。
RStudioを起動して下さい。起動方法の詳しい説明は、RStusioの起動の仕方を参照して下さい。そして、作業ディレクトリを指定します。
setwd("/Users/sakai/Documents/書籍等原稿/これ研2版/課題研究解析")
# あなたの作業ディレクトリの位置を""で囲んで書きます。
# この命令文を実行しておきます。
作図にはtidyverseというものを用います。tidyverseをインストールしてありますか？ まだならば、｢作図の準備｣の説明に従ってインストールして下さい。tidyverseをRに読み込みます。
library(tidyverse)
# RStudioを起動しこの命令文を実行しておきます。Rstudio起動後、一度だけ実行すればよいです。Rstudioを終了して再び起動したときは再実行する必要があります。
解析では、データフレームの中の特定のデータ列を指定することを行います。指定の方法です。
データフレーム名$データ列名
# データフレーム名を書き、$を挟んで、指定したいデータ列名を書きます。
# 実行例
d$Angle.degree
d$Flying.distance.m
# データフレームdに入っているデータ列Angle.degree, flying.distance.mを指定します。
1. 解析に用いるcsvファイルのRヘの読み込み
csvファイル｢Light.csv」(画面1)に、ミドリムシの走光性実験の結果が入っています(架空データです)。Experiment.numberが実験番号(10回行った内の何回目か)、Lightが、明るい方に行った個体数、Darkが、暗い方に行った個体数です。このcsvファイルのデータを使って解析と作図を行います。
画面1
このcsvファイルをダウンロードして、あなたの作業ディレクトリに入れて下さい(作業ディレクトリの指定を参照)。
ご自身のデータを用いる場合は、そのデータが入ったcsvファイルを作業ディレクトリに入れて下さい。Excelで作ったファイルをcsvファイルに変換する方法は、Excelで作った解析用ファイルのcsv形式での保存を参照して下さい。
csvファイルをRに読み込み、データフレームに格納します。
d <- read.csv("Light.csv")
# csvファイル｢Light.csv｣を読み込んでデータフレームdに格納します。ファイル名を""で囲みます。ファイル名の拡張子｢.csv｣も忘れずに書きます。
# データフレームの名称(この例ではd)はお好みのものでよいです。
2. 作図；ミドリムシの走光性
｢これ研｣本文の図3.13; p. 97
tidyverseを使っての作図の仕方を説明します。tidyverseをRに読み込んでいますか？ 読み込んでいない場合は、library(tidyverse)を実行して読み込んで下さい。
作図の命令文の基本です。
ggplot(データフレーム名, aes(データ)) +
geom_描く図の英語名() +
書式の命令文 +
書式の命令文
# ggplotで、用いるデータを指定します。
# geom_で、描く図を指定します。
# 書式の命令文を+で繋げます。いくつでも繋げることができます。最後の命令文の後に+は不要です。
以下では、図の軸の説明が英語の図を描きます。しかし、日本語の論文･プレゼンテーションに使う図の説明文は日本語にしましょう。日本語にする場合の説明も添えているので参照して下さい。
ミドリムシにおける走光性実験の結果の棒グラフ(画面2-1, 2-2)を作図しましょう。csvファイル｢Light.csv｣をデータフレームdに格納済みであるとします。格納していない場合は、解析に用いるcsvファイルのRヘの読み込みの説明に従って格納して下さい。ご自身のデータを用いる場合は、そのファイルをデータフレームdに格納して下さい。
画面2-1
画面2-2
まず始めに、作図に用いる値(個体数の平均と標準偏差)を計算してデータフレームに格納します。
x <- c("Light site", "Dark site")
# 明るさLight site, Dark siteをデータフレームxに格納します。文字情報なので名称を""で囲みます。
# 格納するデータフレームの名称(この例ではx)はお好みのものでよいです。
y <- c(mean(d$Light), mean(d$Dark))
# データフレームdのデータ列Lightに明るい場所に集まった個体数が、データ列Darkに、暗い場所に集まった個体数が入っています。明るい場所(d$Light)と暗い場所(d$Dark)それぞれに集まった個体数の平均を計算し、データフレームyに格納します。mean()で平均を計算します。()内に計算したいデータを入れます。
# 格納するデータフレームの名称(この例ではy)はお好みのものでよいです。
z <- c(sd(d$Light), sd(d$Dark))
# 明るい場所(d$Light)と暗い場所(d$Dark)それぞれに集まった個体数の標準偏差を計算し、データフレームzに格納します。sd()で標準偏差を計算します。()内に計算したいデータを入れます。
# 格納するデータフレームの名称(この例ではz)はお好みのものでよいです。
d2 <- data.frame(x, y, z)
# x, y, zのデータを統合してデータフレームd2に格納します。格納するデータフレームの名称(この例ではd2)はお好みのものでよいです。
d2$x <- factor(d2$x, levels = c("Light site", "Dark site"))
# 明るさの並び順を指定します。データフレームd2中のデータ列xに明るさの名称が入っています。並べたい順番に名称を書きます。明るさは文字情報なので、明るさを""で囲みます。
# d2$xの中身を上書きするためにd2$xに再格納します。
# この命令を実行しないとアルファベット順に並びます。
# データフレームd2はこうなっています。
格納したデータを用いて棒グラフを作図します。
# 命令文が続く場合には+で繋げ、最後の命令文の後には+を付けません。
# 必須命令文
ggplot(d2, aes(x = x, y = y)) +# データフレームd2を指定します。
# x = xとして、明るさ(Light siteがDark siteか)が入っているデータ列xをx軸に指定します。｢x =｣のxは小文字です。Light site, Dark siteのデータをx軸に並べて描きます。
# y = yとして、個体数のデータが入っているデータ列yをｙ軸に指定します。｢y =｣のyは小文字です。
# 末尾の+を忘れないで下さい。
# 棒グラフにおける、作図に用いるデータフレームとデータの指定
geom_bar(stat = "identity", color = "black", fill = "white") +
# 描く図として棒グラフを指定します。
# color = で、棒の枠線の色を指定します。黒に指定しています。
# fill =で、棒の内部の色を指定します。白に指定しています。
# stat = "identity"を忘れずに書いて下さい。
# 末尾の+を忘れないで下さい。
# 棒グラフの指定
geom_errorbar(aes(ymin = y - z, ymax = y + z), width = 0.1) +
# 標準偏差を描きます。
# ymin =, ymax =で、標準偏差の縦棒の下端と上端の値を指定します。平均 – 標準偏差(y - z)から平均+標準偏差(y + z)まで縦棒を描きます。
# width =で上下の横棒の幅を指定します。0.1にしています。
# 末尾の+を忘れないで下さい。ただし、以降の命令文を省略する場合は+を付けず、｢geom_errorbar(aes(ymin = y - z, ymax = y + z), width = 0.1)｣とします。
# 省略してもよい命令文
# 以降の命令文を省略するとデフォルトで自動で描きます。
labs(x = "", y = "Number of individuals") +
# x軸(横軸)の名称は書かず、y軸(縦軸)の名称をNumber of individualsにします。名称を""で囲みます。x, yは小文字です。
scale_y_continuous(limits = c(0, 210)) +
# y軸(縦軸)を描く範囲を0から210に指定します。棒グラフの場合は、y軸の最小値を必ず0にします。
theme_classic() +
# 図の背景色を白にします。
theme(
axis.text.x = element_text(size = 18),
axis.title.y = element_text(size = 18),
axis.text.y = element_text(size = 9)
)
# ｘ軸(横軸)の目盛り(axis.text.x)には明るさ(Light siteかDark site)が入っています。明るさとy軸(縦軸)の名称(axis.title.y)の文字の大きさを18に、y軸の目盛り(axis.text.y)の文字の大きさを9に指定します。ｘ軸(横軸)の名称(axis.title.x)は書かないので、その文字の大きさも指定しません。
画面2-2のように軸の説明を日本語にする場合は、2つの命令文(下記の1つ目と3つ目)を書き替え、1つの命令文(下記の2つ目)を書き足します。他の命令文はそのままでよいです。
labs(x = "", y = "個体数") +
# x軸(横軸)の名称は書かず、y軸(縦軸)の名称を個体数にします。名称を""で囲みます。x, yは小文字です。
scale_x_discrete(labels = c("明るい方", "暗い方")) +
# 書き足す命令文です。labs(x = "", y = "個体数") +の次に書いて下さい。
# x軸(横軸)の各データ群名として明るい方, 暗い方を書き込みます。データの並び順(あなたが指定した並び順またはアルファベット順)通りに並べて下さい。並びが異なっていたらデータの対応がおかしくなります。文字情報なので名称を""で囲みます。
theme_classic(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
# 日本語のフォントとしてHiraKakuPro-W3を指定します。フォントの名称を""で囲みます。
# HiraKakuPro-W3の他にも、HiraKakuPro-W6, Meiryo, MS Gothic, Osakaなど色々なフォントがあります。お好みのフォントを設定して下さい。