R のグラフに誤差範囲を追加する方法 (例付き)
次の基本構文を使用して、R の棒グラフに誤差範囲を追加できます。
ggplot(df) + geom_bar( aes (x=x, y=y), stat=' identity ') + geom_errorbar( aes (x=x, ymin=y-sd, ymax=y+sd), width= 0.4 )
次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。
例 1: 要約データを使用して誤差範囲を追加する
R に、5 つのカテゴリの概要統計を表示する次のデータ フレームがあるとします。
#create data frame df <- data. frame (category=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), value=c(12, 17, 30, 22, 19), sd=c(4, 5, 7, 4, 2)) #view data frame df category value sd 1 to 12 4 2 B 17 5 3 C 30 7 4 D 22 4 5 E 19 2
次のコードを使用して誤差範囲を含む棒グラフを作成し、このデータを視覚化できます。
library (ggplot2) #create bar plot with error bars ggplot(df) + geom_bar( aes (x=category, y=value), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=value-sd, ymax=value+sd), width= 0.4 )
エラーバーの外観を変更するには、次の引数を自由に使用してください。
- width : エラーバーの幅
- size : エラーバーの太さ
- color : エラーバーの色
例えば:
library (ggplot2) #create bar plot with custom error bars ggplot(df) + geom_bar( aes (x=category, y=value), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=value-sd, ymax=value+sd), width= 0.3 , size= 2.3 , color=' red ')
例 2: 生データを使用して誤差範囲を追加する
5 つの異なるカテゴリの生データを示す次のデータ フレームがあるとします。
#make this example reproducible set. seeds (0) #create data frame df <- data. frame (category=rep(c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), each= 10 ), value=runif(50, 10, 20)) #view first six rows of data frame head(df) category value 1 A 18.96697 2 A 12.65509 3 A 13.72124 4 A 15.72853 5 A 19.08208 6 A 12.01682
次のコードは、データを要約して誤差範囲を含む棒グラフを作成する方法を示しています。
library (dplyr) library (ggplot2) #summarize mean and sd for each category df_summary <- df %>% group_by(category) %>% summarize(mean=mean(value), sd=sd(value)) #view summary data df_summary # A tibble: 5 x 3 category mean sd 1 A 16.4 2.80 2B 14.9 2.99 3 C 14.6 3.25 4 D 15.2 2.48 5 E 15.8 2.41 #create bar plot with error bars ggplot(df_summary) + geom_bar( aes (x=category, y=mean), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd), width= 0.3 , color=' red ')
追加リソース
次のチュートリアルでは、R で他の一般的なデータ視覚化を作成する方法について説明します。