Rでのデータ解析や可視化の作業について主に解説しています。
目次
①はじめに
②Rの使い方
③データの基本的な操作
④ヒストグラム・散布図・相関行列・相関係数・ヒートマップ
⑤2群の検定・箱ひげでの比較
⑥3群以上の検定・箱ひげでの比較
⑦質的データの比較
⑧折れ線グラフ・時系列データ
⑨主成分分析
⑩クラスター分析
⑪回帰分析
⑫対応分析
⑬生存時間解析
⑭ベン図・アップセット図（UpSet図）
⑮サンプルサイズ
⑯メタアナリシス
⑰R関連書籍紹介
①はじめに
②Rの使い方
③データの基本的な操作
④ヒストグラム・散布図・相関行列・相関係数・ヒートマップ
⑤2群の検定・箱ひげでの比較
⑥3群以上の検定・箱ひげでの比較
⑦質的データの比較
⑧折れ線グラフ・時系列データ
⑨主成分分析
⑩クラスター分析
⑪回帰分析
⑫対応分析
⑬生存時間解析
⑭ベン図・アップセット図（UpSet図）
⑮サンプルサイズ
⑯メタアナリシス
⑰R関連書籍紹介
①はじめに
・はじめに -Rでプレゼンテーション
・無料で使える統計解析ソフトウェア Rの魅力
・はじめに -Rでプレゼンテーション
・無料で使える統計解析ソフトウェア Rの魅力
③データの基本的な操作
・Rでデータの選択 ーsubset関数, filter関数などー
・Rで欠損値の処理 ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成ー
・Rでデータの結合① ー行の結合, rbind関数, bind_rows関数ー
・Rでデータの結合② ー列の結合, cbind関数, merge関数ー
・Rでデータの選択 ーsubset関数, filter関数などー
・Rで欠損値の処理 ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成ー
・Rでデータの結合① ー行の結合, rbind関数, bind_rows関数ー
・Rでデータの結合② ー列の結合, cbind関数, merge関数ー
④ヒストグラム・散布図・相関行列・相関係数・ヒートマップ
・Rでヒストグラム（度数分布）ーhistー
・Rで散布図 ー相関関係の確認ー
・Rで相関行列 ーPearsonの相関係数, corrplotの使い方ー
・Rで相関係数のヒートマップによる可視化：新型コロナ陽性者数の都道府県別動向
・Rでヒストグラム（度数分布）ーhistー
・Rで散布図 ー相関関係の確認ー
・Rで相関行列 ーPearsonの相関係数, corrplotの使い方ー
・Rで相関係数のヒートマップによる可視化：新型コロナ陽性者数の都道府県別動向
⑤2群の検定・箱ひげでの比較
・対応のある2群のt検定 ー箱ひげ図, ggpairedの使い方ー
・Rで対応のない2群検定：Student t 検定, Welch’s t検定, 箱ひげ図, バイオリンプロット,ビースウォームプロット
・Rで対応のない2群検定：Mann-Whitney U検定、Wilcoxon Rank-Sum 検定、箱ひげ図、バイオリンプロット
・対応のある2群のt検定 ー箱ひげ図, ggpairedの使い方ー
・Rで対応のない2群検定：Student t 検定, Welch’s t検定, 箱ひげ図, バイオリンプロット,ビースウォームプロット
・Rで対応のない2群検定：Mann-Whitney U検定、Wilcoxon Rank-Sum 検定、箱ひげ図、バイオリンプロット
⑦質的データの比較
・Rでカイ二乗検定（適合度検定、独立性の検定、モザイクプロット）
・Rでカイ二乗検定（適合度検定、独立性の検定、モザイクプロット）
⑧折れ線グラフ・時系列データ
・Rで時系列データの折れ線グラフ ーggplot2による熊本の気温変化の分析ー
・Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフ ーgeom_line, scaleパッケージの使用ー
・Rでggplotによる時系列データの可視化：新型コロナ陽性者数の県別動向
・Rで時系列データの折れ線グラフ ーggplot2による熊本の気温変化の分析ー
・Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフ ーgeom_line, scaleパッケージの使用ー
・Rでggplotによる時系列データの可視化：新型コロナ陽性者数の県別動向
⑨主成分分析
・Rで主成分分析(PCA) ーggbiplot, ellipse, 色分けー
・Rで主成分分析(PCA) ーggbiplot, ellipse, 色分けー
⑪回帰分析
・Rで回帰分析①ー単回帰, lm関数, 残差プロット, Q-Qプロットー
・Rで回帰分析②ー重回帰分析, lm関数, 価格予測ー
・Rで回帰分析①ー単回帰, lm関数, 残差プロット, Q-Qプロットー
・Rで回帰分析②ー重回帰分析, lm関数, 価格予測ー
⑭ベン図・アップセット図（UpSet図）
