Rで解析：多変数の関係を表現するのに便利！「corrplot」パッケージ

多変数の関係を表現するのに便利なパッケージの紹介です。基本的な利用は実行コマンドの内容で十分かと思います。他のオプションはパッケージヘルプを確認してください。

上部と下部でプロット内容を簡単に変更することができるので、オススメなパッケージです。

なお、ggplot2パッケージを利用したパッケージも参考までに紹介します。好みに合わせて使い分けしてはいかがでしょうか。

・Rで解析：多変数の関係把握に便利です！！「ggcorrplot」パッケージ
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-381/

パッケージバージョンは0.92。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("corrplot")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("corrplot")

#&#30456;&#38306;&#20418;&#25968;&#12398;&#35336;&#31639;:stat&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;:cor&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12395;&#12399;darasets&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;mtcars&#12434;&#20351;&#29992;
CorResult <- cor(mtcars, method = "pearson")

#&#32080;&#26524;&#12434;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:corrplot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#20869;&#23481;&#12434;&#25351;&#23450;:method&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;"circle","square","ellipse","number",
#"shade","color","pie"&#12364;&#25351;&#23450;&#21487;&#33021;
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#20301;&#32622;&#12434;&#25351;&#23450;:type&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;full:&#20840;&#38754;,lower:&#19979;&#37096;,upper:&#19978;&#37096;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#33394;&#12434;&#25351;&#23450;:col&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
corrplot(corr = CorResult, method = "ellipse", type = "upper",
         col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))

#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#12398;&#20869;&#23481;&#12434;&#19978;&#37096;,&#19979;&#37096;&#12391;&#22793;&#26356;&#12375;&#12390;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:corrplot.mixed&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#19979;&#37096;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#20869;&#23481;&#12434;&#25351;&#23450;:lower;&#25351;&#23450;&#20869;&#23481;&#12399;corrplot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12392;&#20849;&#36890;
#&#19978;&#37096;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#20869;&#23481;&#12434;&#25351;&#23450;:upper;&#25351;&#23450;&#20869;&#23481;&#12399;corrplot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12392;&#20849;&#36890;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#33394;&#12434;&#25351;&#23450;:col&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
corrplot.mixed(corr = CorResult, lower = "square", upper = "number",
               lower.col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10),
               upper.col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))

出力例

・corrplotコマンド

・corrplot.mixedコマンド

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！