0~1の数値をつかいます。○○の位置が違うことに注目してください。dat)そしてgeom_density関数の特徴なのですが、グループを分けるとそれぞれの面積が1となります。このグラフは女性70人、男性130人で女性の方が少ないのですが、面積はどちらも1なので面積比が人数比と一致していません。分布をみるにはこれで問題ないのですが、もし面積=人数比にしたい場合はもう1つ処理を加えます。することで集計方法が変わります。countの前後に2個ピリオドを入れます。dat)縦軸がcount(個数)となりヒストグラムと同じ集計方法になります。8.応用(密度曲線とヒストグラムを重ねる)密度曲線とヒストグラムを重ねることができます。以下のサイトを参考にさせていただきました。dat)9.応用編(グループ毎に別のグラフにする)facet_gridを使うことでグループ毎にグラフを作ることができます。横)という表記をします。facet_gridについて詳しく知りたい時は【3-4】Rのggplot2でヒストグラムを作るgeom_histogram関数もご参照ください。.)10.まとめ今回は密度曲線について紹介しました。密度曲線は棒グラフや箱ひげ図ではわからない分布を見ることができますので、いきなり平均や標準偏差の数値だけで判断するのではなく分布をみる習慣をつけてみてください。第3章ではggplot2を使ったグラフの作り方を紹介しています。今回はヒストグラムを紹介します。1.データの読み込み今回もggplotパッケージが含まれているtidyverseパッケージを読み込みます。#tidyverseパッケージを読み込みます。"http://cran.us.r-project.org")#既にtidyverseパッケージをインストールしている方は以下でもOKlibrary(tidyverse)#データ取り込みます。read.csv(url)2.ヒストグラムとは?ヒストグラムはデータの分布を確認することができます。1本1本の縦棒のことを"bin"といいます。これをみると身長140台〜190台の分布で、170cm付近が一番多そうです。170cmを中心にすると左右対称ではない印象を受けます。分布がどうなっているか?分布には正規分布やポワソン分布など様々な分布があります正規分布かどうかを確認するときにはヒストグラムで直接データを確認することが必要です。他にも対数正規分布やポワソン分布など色々な分布があります。外れ値がないか?とんでもないところにデータがあれば、それが偶然飛び抜けたデータなのか入力ミスなのか確認することをおすすめします。カテゴリーごとの分布がわかるもし山が2つある分布だったとします。その場合、もしかしたら2つ以上の別のグループが潜んでいるかもしれません。各グループに分けるとそれぞれのグループで正規分布になっているかもしれません。各グループごとの比較をするときにも使えます。下は同じデータですが棒グラフとヒストグラム、どちらが見やすいでしょうか?2.ヒストグラムの基本的な作り方ggplot2でヒストグラムを作る時にはgeom_histogram関数を使います。dat)ヒストグラムのy軸は個数なので指定の必要がありません。binwidthについてヒストグラムはbin1つの幅を指定する必要があります。幅を変えると見え方が変わります。30としてグラフを作ります。binsの数を減らすと1つの幅が広くなることがわかります。binwidthを増やすと1本の幅が広くなっているのがわかります。どのbins(またはbinwidth)がいいかは数字を変えグラフをみて傾向を探りながら見つけてみてください。dat)binの周りの線の色を変えるにはcolor="○○"で指定します。"#FFFFFF"のような指定もできます。5.binの色を赤にするbinの中の色を変えるにはfillを使います。○○でfillの色を薄くするここで周りの線の色を黒にした上で、fillの色を薄くします。○○で色を薄くすることができます。alphaは0〜1の値を入力します。グループの列名を入れます。aes関数に関しては前回の記事のでも説明していますので気になる方は【3-3】Rのggplot2で散布図を作るgeom_point関数をご参照ください。fillでグループ分けするときはpositionを指定する必要があります。透過率を上げる必要があります。dat)8.応用編(グループ毎に別のグラフにする)最後にこのグラフのようにグループ毎にグラフを作る方法を紹介します。グループ毎にグラフを作るときは主に1facet_grid、2facet_wrapの2つがありますが今回はfacet_gridを紹介します。横)という表記をします。.)縦に並べるか横に並べるかですが、次の考え方が参考になります。今回のヒストグラムは水平方向の変化なので縦に並べる方が比較しやすいことがわかります。9.まとめ今回はヒストグラムの基本的な作り方を紹介しました。最初に「左右対称ではない?」と書きましたが、男性と女性の2つの分布が重なっていることが原因だとわかります。ちなみにこのデータは男性が173±10cm(130人)、女性が157cm±5cm(70人)を組み合わせたデータでした。統計になれないとExcelで表を作り平均と標準偏差だけ計算して比較したくなりますが、分析する前に分布を確認する習慣のきっかけになれば幸いです。