グラフ

2群を比較する場合のグラフを描きます。ここでは標準偏差（SD）をグラフに挿入します。リハビリテーション統計学ではデータの可視化は必須です。

リハビリテーション統計学にデータの可視化は必須です。脳卒中片麻痺患者Aさんの血圧測定結果を考えてみます。Aさんは高血圧の既往があります。でも皆さんご存じのとおり、個人内変動があります。1週間（月曜日～土曜日）PT前後に血圧を測定した場合の結果です。日常的な臨床記録で見かける１週間で蓄積したデータを統計学的に考えてみます。

Rで3Dのグラフを作成して、マウスで動かします。変数同士の関連性を確認するときに便利です。リハビリテーション統計学にはデータの可視化が必須です。

polygon関数を使用して正規分布のp値に色を塗ります。リハビリテーション統計学ではデータの可視化が必須です。

Rのパッケージ ggplot2 を使用して作図します。二元配置分散分析のグラフの描き方を紹介します。リハビリテーション統計学ではデータの可視化が必須となります。

正規分布のグラフを重ねてみます。par(new=T)で上書きして、dev.off()で消去です。リハビリテーション統計学では、データの可視化は必須です。

罹患の有無を判定するために、あるテストの感度と特異度を調べます。感度と特異度からROC曲線を描きます。またROC曲線よりカットオフ値を求めます。

イベントが発生するまでの時間に興味がある場合に利用します。リハビリテーション研究ではあまり使用されていませんが、カプランマイヤー曲線の基本部分を説明します。

ggplot2を使用してエラーバー（標準誤差、95％信頼区間、標準偏差）付きのグラフを作図します。

Rで3Dのグラフを作成して、ドラッグしながらグラフを操作します。データをイメージするときに便利！

ストリップチャートの横にエラーバーを挿入します

単回帰分析をもとに、回帰直線の描き方や交互作用を解説しています

サンプルデータを利用してウィルコクソン検定をRで実行。箱ひげ図、ストリップチャート（strip chart）により２群を視覚的に比較。四分位、中央値、平均値、標準偏差、標準誤差などを算出。

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ggplot2を使用して2群を比較するためのグラフを描きます。