【初心者向け】R Studioで論文用に棒グラフを作りたい！（tidyverse & ggplot）

はじめに

皆さん、こんにちは。
田中といいます。心理学を専攻している大学院生です。

この記事ではtidyverse・ggplotを使った簡単なデータ整形と可視化、論文ぽい棒グラフの作り方を紹介します。

データの形は2要因3×2水準デザイン。完成形はこんな感じです↓

この記事の対象者

• R をこれから学習していきたい人
• tidyverseやggplotをマスターしたい人
• Rで論文用にグラフを作りたい人

目次

1. 下準備
2. tidyverseを使ったデータ整形
3. ggplotを使ったグラフを描画（簡単な可視化）
4. グラフの色を指定する
5. エラーバーをつける
6. 軸ラベルやタイトル、テーマ、凡例をカスタマイズする
7. x軸とy軸の交点について
8. グラフを保存する
9. 終わりに
10. 参考文献

下準備

tidyverseをインストールします。

以下のコードをRのコンソールに入力して実行してください。
途中、「yes/no?」みたいのが出てくることがありますが、とりあえずenterキーを押して飛ばしていきましょう。
インストールが完了したらlibrary()からtidyverseとggplot2を呼び出します。

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
library(ggplot2)

データの作成

2要因3×2のデータを作成します。要因Aが3水準(a1, a2, a3)、要因Bが2水準(b1, b2)です。
以下のコードを実行してデータを作成しましょう。

#データの作成
a1 <- data.frame(
  B = c("b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2"),
  Value  = c(30, 26, 36, 24, 27, 24, 25, 22, 31, 23, 25, 28)
)
a2 <- data.frame(
  B = c("b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2"),
  Value  = c(17, 23, 15, 21, 23, 21, 15, 18, 18, 17, 20, 25)
)
a3 <- data.frame(
  B = c("b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2", "b1", "b2"),
  Value  = c(13, 26, 17, 21, 12, 24, 14, 16, 11, 15, 12, 22)
)

#データフレームにする
data <- rbind(data.frame(A = "a1", a1),
              data.frame(A = "a2", a2), 
              data.frame(A = "a3", a3))

#データの出力
data

tidyverseを使ったデータ整形

Valueについて条件ごとに平均・標準偏差を算出します。
まずgroup_by(A, B)で要因A、要因Bごとにグループ化します。続いてmeanで平均、sdで標準偏差を算出し、それぞれmean_Value、sd_Valueの列に計算結果を入れていきます。

SummaryData <- data %>% 
  group_by(A, B) %>%
  dplyr::summarise(mean_Value = mean(Value),
                   sd_Value = sd(Value))

#計算結果の出力
SummaryData 

ちなみにgroup_by(A)で実行すると要因Aごとに計算されます。

ggplotを使ったグラフを描画（簡単な可視化）

いざ！ggplotを使ったグラフを描画のパートです！
まずは細かな装飾はせず、簡単に可視化していきます。

グラフの構成

ggplot()でグラフの構成を決定します。今回は以下のような感じにします。

• 横軸(x) → 要因A
• 縦軸(y) → mean_Value
• グラフの中身(fill) → 要因B

グラフの描画

geom_bar()で棒グラフを描画します。

• positionとか statとか書いてありますが、これは「おまじない」だと思ってそのまま実行してください。
• colour()は棒グラフの枠線です。ここを省くと枠線がないグラフになります。

Graph <- ggplot(SummaryData, aes(x=A, y=mean_Value, fill=B))+
  geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity", colour = "black")

#データの出力
Graph 

うまくいくと以下のようなグラフが出力されるはず。

グラフの色を指定する

今回は色見本 - RjpWikiから色を選んでいきましょう。
色見本から好みの色を選んだらimagecol()の中に色を定義します。

試しにb1を"mediumorchid"、b2を"yellow"にしました。ついでに棒グラフの枠線を"chartreuse4"にしてみました。

imagecol <- c("mediumorchid", "yellow") #グラフの色の設定

Graph <- ggplot(SummaryData, aes(x=A, y=mean_Value, fill=B))+
    scale_fill_manual(values = imagecol)+
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity", colour = "chartreuse4")

#データの出力
Graph

趣味悪そうなグラフですね

エラーバーをつける

グラフ作成の一つの山場がエラーバーです。これは僕も苦労しました。
やり方としては tidyverseを使ったデータ整形 で算出した標準偏差をgeom_errorbar()で平均値の上・下方向に伸ばします。

imagecol <- c("gray50", "gray90") #グラフの色の設定

Graph <- ggplot(SummaryData, aes(x=A, y=mean_Value, fill=B))+
  scale_fill_manual(values = imagecol)+
  geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity", colour = "black") +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean_Value-sd_Value, ymax=mean_Value+sd_Value), 
                position=position_dodge(0.9), width=0.2)

#データの出力
Graph

position_dodgeの中身の数値をいじるとエラーバーがx軸方向にずれます。
widthでエラーバーの髭の幅の長さを設定できます。

軸ラベルやタイトル、テーマ、凡例をカスタマイズする

それっぽいグラフになってきました。
軸ラベルやタイトル、テーマ、凡例をいじってもっともっとそれっぽくしていきましょう。

軸ラベルとタイトル

• 軸ラベル → ylab()とxlab()
• タイトル → ggtitle()

テーマ

theme_classic()と入れるとテーマが白黒になります。論文っぽい落ち着いた雰囲気になります。ここでは詳しく紹介しませんが、papajaというパッケージのtheme_apa()もおすすめです。

凡例（位置と向き）

• 凡例の位置 → legend.position()です。top、right、left、bottomからお好きな位置に配置可能です。
• 凡例の向き → legend.directionで設定します。デフォルトで縦向きです。僕は横向きが好きなのでhorizontalにしました。

文字サイズ

theme(text = element_text(size = 20))で一気に変更できます。

x軸の要素の順番

デフォルトがアルファベット順位です。もし「a3 → a1 → a2」の順にしたければ、scale_x_discrete(limit=c("a3", "a1", "a2"))にすることで、任意の順番に入れ替えることができます。

imagecol <- c("gray50", "gray90") #グラフの色の設定

Graph <- ggplot(SummaryData, aes(x=A, y=mean_Value, fill=B))+
  scale_fill_manual(values = imagecol)+
  geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity", colour = "black") +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean_Value-sd_Value, ymax=mean_Value+sd_Value), 
                position=position_dodge(0.9), width=0.2) +
  ylab("Mean (Value)") + xlab("A") +
  theme_classic() + 
  theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")  +
  theme(text = element_text(size = 20)) +
  scale_x_discrete(limit=c("a3", "a1", "a2"))

#データの出力
Graph

論文に掲載されても遜色ない感じになってきましたね。

x軸とy軸の交点について

ggplotの棒グラフでちょっと面倒くさいのがx軸とy軸の交点なんですよね。
x軸のところに変な余白ができちゃう。ダサい。この上なくダサい。

僕はscale_y_continuous()を使って、limits()とexpand()で解決しています。

Graph <- ggplot(SummaryData, aes(x=A, y=mean_Value, fill=B))+
  scale_fill_manual(values = imagecol)+
  geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity", colour = "black") +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean_Value-sd_Value, ymax=mean_Value+sd_Value), 
                position=position_dodge(0.9), width=0.2) +
  ylab("Mean (Value)") + xlab("A") +
  theme_classic() + 
  theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")  +
  theme(text = element_text(size = 20)) +
  scale_x_discrete(limit=c("a3", "a1", "a2")) + 
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 10, 20, 30, 40), limits = c(0, 40), expand = c( 0, 0) )

#データの出力
Graph

完成です。扱うグラフによってlimits = c(0, 40)の40の部分を変更してください。
あまりクレバーな解決策ではないので、良い方法を知っている方いましたら教えてください〜

グラフを保存する

以下のコードを実行すると、現在のディレクトリにグラフがpng形式で保存されます。

ggsave(file = "名前.png", plot = Graph)

終わりに

いかがだったでしょうか。これで論文用のグラフもバッチリですね。
ぜひ今回紹介したtipsを利用して、Rのスキルを高めていただければと思います。

参考文献

• geom_bar | ggplot で棒グラフを描く方法 - biostatistics
• 色見本 - RjpWiki