使用するパッケージ(パッケージのインストール)
library(ggplot2)
library(ggsignif)
ファイル”ebar”をdatに格納します (ファイルの読み込み)
dat <- read.csv("ebar.csv", header = T, fileEncoding = "UTF-8")
head(dat)
列pre_postの配列を確認します
#まずはfactor変数に変換します
dat$pre_post <- as.factor(dat$pre_post)
#factor変数にすることでレベルが付与されます
levels(dat$pre_post)
このままではx軸が後→前の配列になるので入れ替えます
dat$pre_post <- relevel(dat$pre_post, ref="前")
#確認してみます
levels(dat$pre_post)
これでx軸の準備は完了
ggplotの基本的な描き方です
(g1 <- ggplot2::ggplot(dat, aes(x = pre_post, y = value)))
(g2 <- g1 + geom_point())
(g3 <- g2 + theme_bw())
それでは実践編へ
標準誤差をエラーバーとしたグラフを描きます
pos1 <- ggplot2::position_jitterdodge(
jitter.width = 0,#横にずらす
jitter.height = 0,#縦にずらす
dodge.width = 0.5#カテゴリで分ける
)
(g4 <- ggplot(data = dat,
aes(
x = pre_post,
y = value,
colour = treat
)
))
(g5 <- g4 +
geom_jitter(alpha = 0.4, position = pos1) + #alpha重なりの濃さ
stat_summary(aes(x = as.numeric(pre_post) + 0.07),
fun = "mean", geom = "point", size = 3, position = pos1)
)
標準誤差(fun.data = “mean_se”)
(g6 <- g5 +#平均値のプロット
stat_summary(aes(x = as.numeric(pre_post) + 0.07),
fun.data = "mean_se",
geom = "errorbar",
width = 0.1,#ひげの横幅
lwd = 1,#ひげの棒の幅
position = pos1
))
95%信頼区間(fun.data = “mean_cl_normal”)
(g7 <- g5 +#平均値のプロット
stat_summary(aes(x = as.numeric(pre_post) + 0.07),
fun.data = "mean_cl_normal",
fun.args = list(conf.int = 0.95),#信頼区間のときに使用する
geom = "errorbar",
width = 0.1,#ひげの横幅
lwd = 1,#ひげの棒の幅
position = pos1
))
標準偏差
(g8 <- g5 +
stat_summary(aes(x = as.numeric(pre_post) + 0.07),
fun.min=function(x) mean(x)-sd(x),
fun.max=function(x) mean(x)+sd(x),
geom = "errorbar",
width = 0.1,#ひげの横幅
lwd = 1,#ひげの棒の幅
position = pos1
))
治療Aと治療Bのそれぞれの前後差をt検定(独立した4群と仮定)
t.test(value ~ pre_post , data =dat[dat$treat=="A",])$p.value
t.test(value ~ pre_post , data =dat[dat$treat=="B",])$p.value
治療Aは有意差あり(**)、治療Bは有意差なし(N.S.)
(g9 <- g6 +
ggsignif::geom_signif(
stat = "identity",
data = data.frame(
x = c(0.87, 1.12),
xend = c(1.87, 2.12),
y = c(9, 12),
annotation = c("**", "N.S.")
),
aes(
x = x,
xend = xend,
y = y,
yend = y,
annotation = annotation
),
col = c("red","#20B2AA")
)
) + ylim (-5,13) + theme_bw()
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