R で summary() 関数を使用する方法 (例付き)

R のsummary()関数を使用すると、R のベクトル、データ フレーム、回帰モデル、または ANOVA モデルの値をすばやく要約することができます。

この構文では、次の基本構文を使用します。

 summary(data)

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: Vector での summary() の使用

次のコードは、 summary()関数を使用して値をベクトルに要約する方法を示しています。

 #definevector
x <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 21)

#summarize values in vector
summary(x)

   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
   3.00 5.00 9.00 10.23 13.00 21.00 

summary()関数は、ベクトルの次の概要統計を自動的に計算します。

• Min: 最小値
• 1st Qu: 第 1 四分位数 (25 パーセンタイル) の値
• 中央値: 中央値
• 3rd Qu: 第 3 四分位数 (75 パーセンタイル) の値
• Max: 最大値

ベクトルに欠損値 (NA) がある場合、要約統計量を計算するときにsummary()関数がそれらを自動的に除外することに注意してください。

 #definevector
x <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 21, NA, NA)

#summarize values in vector
summary(x)

   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's 
   3.00 5.00 9.00 10.23 13.00 21.00 2

例 2: データ フレームでの summary() の使用

次のコードは、 summary()関数を使用してデータ フレーム内の各列を要約する方法を示しています。

 #define data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#summarize every column in data frame
summary(df)

     team points assists rebounds   
 Length:5 Min. :86.0 Min. :28 Min. :24.0  
 Class:character 1st Qu.:88.0 1st Qu.:31 1st Qu.:24.0  
 Mode:character Median:90.0 Median:33 Median:28.0  
                    Mean:91.6 Mean:33 Mean:26.8  
                    3rd Qu.:95.0 3rd Qu.:34 3rd Qu.:28.0  
                    Max. :99.0 Max. :39 Max. :30.0 

例 3: 特定のデータ フレーム列での summary() の使用

次のコードは、 summary()関数を使用してデータ フレーム内の特定の列を要約する方法を示しています。

 #define data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#summarize every column in data frame
summary(df[c(' points ', ' rebounds ')])

     rebound points   
 Min. :86.0 Min. :24.0  
 1st Qu.:88.0 1st Qu.:24.0  
 Median:90.0 Median:28.0  
 Mean:91.6 Mean:26.8  
 3rd Qu.:95.0 3rd Qu.:28.0  
 Max. :99.0 Max. :30.0

例 4: 回帰モデルでの summary() の使用

次のコードは、 summary()関数を使用して線形回帰モデルの結果を要約する方法を示しています。

 #define data
df <- data. frame (y=c(99, 90, 86, 88, 95, 99, 91),
                 x=c(33, 28, 31, 39, 34, 35, 36))

#fit linear regression model
model <- lm(y~x, data=df)

#summarize model fit
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df)

Residuals:
     1 2 3 4 5 6 7 
 6,515 -1,879 -6,242 -5,212 2,394 6,273 -1,848 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 88.4848 22.1050 4.003 0.0103 *
x 0.1212 0.6526 0.186 0.8599  
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 5.668 on 5 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.006853, Adjusted R-squared: -0.1918 
F-statistic: 0.0345 on 1 and 5 DF, p-value: 0.8599

関連: R で回帰出力を解釈する方法

例 5: ANOVA モデルでの summary() の使用

次のコードは、 summary()関数を使用して R の ANOVA モデルの結果を要約する方法を示しています。

 #make this example reproducible
set. seeds (0)

#create data frame
data <- data. frame (program = rep (c("A", "B", "C"), each = 30 ),
                   weight_loss = c(runif(30, 0, 3),
                                   runif(30, 0, 5),
                                   runif(30, 1, 7)))

#fit ANOVA model
model <- aov(weight_loss ~ program, data = data)

#summarize model fit
summary(model)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
program 2 98.93 49.46 30.83 7.55e-11 ***
Residuals 87 139.57 1.60                     
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

関連: R で ANOVA 結果を解釈する方法

追加リソース

次のチュートリアルでは、R での概要統計の計算に関する詳細を提供します。

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