ggplotメモ第4回です。今回はirisデータを使って箱ひげ図を描きたいと思います。irisデータの読み込みについては 【ggplotメモ1】 をご覧ください。 箱ひげ図は最小値、第1四分位点、中央値(第2四分位点)、第3四分位点、最大値といったデータの要約を示す図です。ここでは、品種ごとの花びらの長さについて描いてみたいと思います。 # 箱ひげ図 # ggplot2の読み込み library( ggplot2) # グラフの基本設定 ggplot() + theme_set( theme_classic(base_size = 12, base_family = "Hiragino Kaku Gothic Pro W3")) # 描画 p <- ggplot( iris, aes( x = Species, y =, fill = Species)) + geom_boxplot() + xlab( "品種") + ylab( "花びらの長さ") + scale_y_continuous( breaks = c( 0, 2, 4, 6, 8), limits = c( 0, 8)) + theme( legend.
箱ひげ図って何? Excelで作成できるの? Excelを使えば、さまざまなグラフを作成できますよね。でも、Excelが提供する多種多様なグラフを使いこなしている人はそう多くはないのではないでしょうか。「縦棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフぐらい知っていればいいんじゃないの?」と思っている人もいるかもしれません。でも、データ分析に使える統計グラフを覚えておくと、ビジネスでも大変役に立ちます。 今回は、知っていると便利な統計グラフのうち、「箱ひげ図」というグラフの作成方法を解説します。箱ひげ図という名前は、聞き慣れない人も多いかもしれませんね。箱ひげ図は、データ分析の際、分析対象のデータにどのくらいばらつきがあるのかを見るのに最適なグラフです(なお、今回解説する方法で箱ひげ図を作成できるのはExcel 2016以降になります)。 箱ひげ図はデータ分析で使用するグラフ そもそも「箱ひげ図」って、どんなグラフか知っていますか?
5倍をとった範囲を把握しましょう。 ⑥その範囲より外側にある数値を外れ値として扱い、点を記入します。外れ値がない場合は、特に点を打つ必要はありません。 ⑦⑧外れ値を除外した最大値と最小値に線を引き、上下の「ひげ」を完成させます。最後に全データの平均値を算出し、印を記入して完成です。 箱ひげ図をエクセルで作ってみよう! 上述した行程で箱ひげ図を1から完成させるのは、手間がかかってしまうかもしれません。エクセルには2016から簡単に箱ひげ図を作成できる機能が実装されました。その方法を手順に添ってご説明しましょう。 まず、箱ひげ図のもととなるデータを入力します。 次に箱ひげ図に反映させる数値を範囲選択します。 範囲選択した状態で、タブから1. [挿入]→2. 箱ひげ図 平均値 r. [統計グラフの挿入]→3. [箱ひげ図]を選択してください。 選択した数値に応じた箱ひげ図が出力されます。タイトルを編集することも可能です。 箱の部分にポインタを合わせ右クリックし、[データ系列の書式設定]をクリックすると必要に応じて表示する項目を変更できます。 「内側のポイントを表示する」にチェックを入れると、外れ値以外の数値も点で表示されます。 [特異ポイント]を表示するは、外れ値表示の有無を決める項目です。デフォルトではチェックが入っています。 平均値の点が必要ない場合は[平均マーカーを表示する]のチェックを外しましょう。 同系列で複数の数値がある場合に[平均線を表示]にチェックを入れると、各平均値が折れ線グラフで結ばれます。 [排他的な中央値][包括的な中央値]は第1四分位数・第3四分位数の決定に影響します。 上述したとおり、第1四分位数と第 3 四分位数はどちらも、中央値を起点として下半分(上半分)の中央値です。[包括的な中央値]にチェックを入れると、中央値を含めた下半分(上半分)で、第1四分位数と第3四分位数を決定します。 対して「排他的な中央値」にチェックを入れると、中央値は計算から除外されます。それぞれは箱の上辺・底辺の位置に影響を与える選択項目ですが、図の制作のもととなる数値の個数が多いほど、双方の差異は小さくなります。 箱ひげ図をデータ分析に活かそう!
関連項目 [ 編集] 平均 幾何平均 中央値 最頻値 期待値 標準偏差 要約統計量 外部リンク [ 編集] Calculations and comparisons between arithmetic and geometric mean of two numbers Mean or Average Weisstein, Eric W. " Arithmetic Mean ". MathWorld (英語).
こんにちは。新人エンジニアの前山です。 Excel グラフの作り方 ではグラフの作成方法とレイアウトの編集について基本的な事項を解説しました。 本記事では、Excelで作成できる箱ひげ図の見方とを作成方法についての解説を行います。 箱ひげ図とは 箱ひげ図とは、データのバラツキ、どの部分に集中しているかなどを「箱」と「ひげ」を用いてわかりやすく表したものとなります。大量のデータを扱う場合、平均とのみを活用すると一部の極端な外れ値が全体の平均を極端に変化させることがあります。箱ひげ図では中央値と四分位を使うことにより、集団にどのような偏りがあるか、を視覚的に判別できるようになります。最大値最小値よりも四分位範囲に着目したグラフのため、極端な外れ値に引っ張られることなく、集団の特徴を捉えることができます。 箱ひげ図の見方 箱ひげ図の作り方 1. 対象となるデータの集合を範囲選択 箱ひげ図は対象となる集団のばらつきを見るためのグラフのため、「12歳」の集団の特徴を見るためには「12歳」のデータを複数用意する必要があります。1列目のデータが全て「12歳」なのは1つの集団としてまとめる必要があるからです。 2. 挿入>ヒストグラム>箱ひげ図を選択 3. 箱ひげ図の完成 複数項目の箱ひげ図の作成方法 1. データの用意 複数項目を箱ひげ図で表現する場合は、データの集団を複数用意する必要があります。 12~15歳の身長データの場合、まず以下のように各年齢の身長データを用意します。以下の画像では20件ずつ身長データを用意しました。 2. 箱ひげ図を作成する - Office サポート. データをつなげる 別々の表のままではグラフ化できないため、1つの表としてまとめます。 3. グラフ化 あとは通常の箱ひげ図と同じように範囲選択し、グラフを作成すれば、箱ひげ図が作成されます。 【著者】 システムエンジニアや病院事務などの職を経験し、Java、VBA、SQLなどを使用してきました。 元々はゲームが作りたくてプログラミングを始め、C言語とDirectXを勉強しましたが、今ではプレイ専門です。
箱ひげ図と幹葉表示 4-1. 箱ひげ図とは 4-2. 箱ひげ図の見方 4-3. 外れ値検出のある箱ひげ図 4-4. 箱ひげ図の書き方(データ数が奇数の場合) 4-5. 箱ひげ図の書き方(データ数が偶数の場合) 4-6. 幹葉表示 事前に読むと理解が深まる - 学習内容が難しかった方に - 4. 箱ひげ図と幹葉表示 4-1. 箱ひげ図とは 4. 箱ひげ図と幹葉表示 4-2. 箱ひげ図の見方 統計Tips 箱ひげ図の作り方(棒グラフ編) 統計Tips 箱ひげ図の作り方(株価チャート編) 統計解析事例 記述統計量 統計解析事例 箱ひげ図 ブログ 外れ値の見つけ方
箱ひげ図は要約統計量(五数要約)を利用してるため頑健ではありますが、データの分布形状を見るにはあまり適していません。そこで、箱ひげ図の特徴を利用しながらデータ分布も見ることができるいくつかのプロットを紹介します。 Packages and Datasets 本ページではR version 3. 4. 4 (2018-03-15)の標準パッケージ以外に以下の追加パッケージを用いています。 Package Version Description tidyverse 1. 2. 1 Easily Install and Load the 'Tidyverse' また、本ページでは以下のデータセットを用いています。 Dataset iris datasets 3. 4 Edgar Anderson's Iris Data バイオリンプロット(バイオリン図)は箱ひげ図の箱に代わりにデータ分布の確率密度を中心線を挟んで対象にプロットしたものです。 ggplot2::geom_violin 関数を用いて描くことができます。密度の推定方法はデフォルトで"gaussian" 注4 が適用されます。 iris%>% ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = Species, y =)) + ggplot2::geom_violin() 注4 密度推定には density 関数が利用され推定方法はデフォルトを含めて7種類から選択することができます 一般的なバイオリンプロットは確率密度に加えて四分位値が描かれることが多いです。四分位値を描く場合は draw_quantiles オプションを用いて描きたい四分位を指定してください。 ggplot2::geom_violin(draw_quantiles = c(0. 25, 0. 5, 0. T検定と箱ひげ図 データの比較はこの2つを併用しよう | シグマアイ-仕事で使える統計を-. 75)) バイオリンプロットと平均値 四分位に加えて平均値をプロットしたい場合は、箱ひげ図の場合と同様に ggplot2::stat_summary 関数を用いてください。 ggplot2::geom_violin(draw_quantiles = c(0. 75)) + ggplot2::stat_summary(fun. y = mean, geom = "point", colour = "red") バイオリンプロットと箱ひげ図 見慣れた箱ひげ図の方がいいという場合は ggplot2::geom_boxplot 関数に引数 width を指定してください。加えて ggplot2::stat_summary 関数で平均値を描画することもできます。 ggplot2::geom_violin() + ggplot2::geom_boxplot(width = 0.