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)

setwd("/Users/sakai/Documents/書籍等原稿/これ研2版/課題研究解析")

# パソコン内での作業ディレクトリの位置がわかっている場合はこの方法が便利です。作業ディレクトリの位置の知り方は作業ディレクトリの表示を参照して下さい。

# 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。

# 作業ディレクトリの指定

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。

# パッケージ(関数集)のRへの読み込み

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。

# Excelで作った解析用ファイルのRへの読み込み

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。

# データをRの中で書いてデータフレームに格納

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。

# データフレームxでの順番と同じ順に明るさを並べて下さい(この例では、Light, Darkの順番にする)。並びが異なるとデータの対応がおかしくなります。

# 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。

# データフレームxでの順番と同じ順に明るさを並べて下さい(この例では、Light, Darkの順番にする)。並びが異なるとデータの対応がおかしくなります。

# 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。

# 複数のデータを統合して新しいデータフレームを作成

　　　　　　　

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。

# データの並び順の指定

# データフレームd2はこうなっています。

# 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。

# 標準偏差･標準誤差の描き込み

# 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。

# x軸･y軸の名称の指定

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。

# x軸･y軸の値の最小値･最大値の指定

theme_classic() +

# 図の背景色を白にします。

# 図のデザインの指定

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。

# x軸･y軸の文字の大きさと書き方の指定

　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。

# x軸･y軸の名称の指定

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。

# x軸にデータ群名を書き込む

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。

# 図のデザインの指定