Rで解析：なんとも挑戦的な箱ヒゲ図です。「boxplotdbl」パッケージ

コマンドを実行して出力したプロットを見ると「なんじゃこりゃ」と思わず呟きそうになる2軸のboxplotです。かなり革新的で挑戦的なプロットです。

理解するのに戸惑うプロットですが、立体的に考えると「なるほど」と思う表現です。ただ、本プロットを用いて第３者への説明はかなり注意かつ慎重になる必要があります。プロットをそのまま、平面で考えると戸惑います。

実行コマンドでは各データの要約を掲載しています。是非ともプロットと見比べて謎解きをしていただければと思います。

バージョンは1.3.0。windows 11のR version 4.1.3で確認しています。22.04.19:内容更新

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("boxplotdbl")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。

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

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
TestData <- data.frame(Group = c(rep("Group1", 7),
                                 rep("Group2", 3),
                                 rep("Group3", 3)),
                       X_Data = c(100, 1:3, 20, 21,
                                 150, 6, 200, 250,
                                 6, 200, 250),
                       Y_Data = c(1:7, 8:10, 7:9))
########

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#35201;&#32004;&#12434;&#34920;&#31034;
#X_Data
tapply(TestData[, 2], TestData[, 1], summary)
#$Group1
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#1.00    2.50   20.00   42.43   60.50  150.00 
#$Group2
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#6     103     200     152     225     250 
#$Group3
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#6     103     200     152     225     250 

#Y_Data
tapply(TestData[, 3], TestData[, 1], summary)
#$Group1
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#1.0     2.5     4.0     4.0     5.5     7.0 
#$Group2
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#8.0     8.5     9.0     9.0     9.5    10.0 
#$Group3
#Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#7.0     7.5     8.0     8.0     8.5     9.0 

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:boxplotdou&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#BoxPlot&#33394;&#12434;&#25351;&#23450;:col&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;c("No1_color", "No2_color")
#BoxPlot&#26528;&#33394;&#12434;&#25351;&#23450;:boxcol&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#BoxPlot&#12398;&#22615;/&#26012;&#32218;&#12398;&#25351;&#23450;:blackwhite&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;:FALSE/TRUE
#&#26012;&#32218;&#12398;&#32048;&#12363;&#12373;&#12434;&#25351;&#23450;:shading&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;c("No1", "No2")
#X,Y&#12398;&#26368;&#22823;&#26368;&#23569;&#12398;&#26528;&#12434;&#25551;&#20889;:boxed.whiskers&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;:TRUE/FALSE
#&#36817;&#12356;BoxPlot&#12398;Group&#12434;&#12414;&#12392;&#12417;&#12390;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:condense&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;:TRUE/FALSE
boxplotdou(x = TestData[c(1, 2)], y = TestData[c(1, 3)],
           col = c("red", "blue", "green"), boxcol = "black",
           blackwhite = TRUE, shading = c(10, 20),
           boxed.whiskers = TRUE, condense = TRUE,
           outpch = 17, outcex = 2, outcol = "red", plot = TRUE)

出力例

・オプション：boxed.whiskers = TRUE, condense = TRUE

・オプション：boxed.whiskers = TRUE, condense = TRUE

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！