Rで解析：データ全体とグループの傾向把握に役に立ちます「wrightmap」パッケージ

データ全体とグループの傾向を図式化して把握するのに便利なパッケージの紹介です。使用して良さが理解出来るパッケージです。

図から傾向を把握するのに初めは戸惑うかもしれません。でも、慣れると様々な役に立つと思います。

パッケージバージョンは1.3。実行コマンドはR version 4.2.4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("devtools")
devtools::install_github("david-ti/wrightmap")

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("WrightMap")

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <-10
TestData <- data.frame(Data1 = sample(1:700, n, replace = TRUE),
                       Data2 = sample(400:800, n, replace = TRUE),
                       Data3 = sample(3:300, n, replace = TRUE))
########

###&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#33394;&#29992;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#20316;&#25104;#####
#&#33394;&#12398;&#25351;&#23450;
Cols <- c("blue", "red", "green")
#&#20316;&#25104;
ColSetData <- matrix(rep(Cols, nrow(TestData)),
                     byrow = TRUE, ncol = ncol(TestData))
########

###&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#31278;&#39006;&#29992;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#20316;&#25104;#####
#&#31278;&#39006;&#12398;&#25351;&#23450;
Pchs <- c(18, 22, 21)
#&#20316;&#25104;
PchsSetData <- matrix(rep(Pchs, nrow(TestData)),
                      byrow = TRUE, ncol = ncol(TestData))
########

###&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:wrightMap&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;#####
####
###&#21491;&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#35373;&#23450;#####
####
#&#31278;&#39006;:item.side&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;itemModern,itemHist&#12398;&#35373;&#23450;&#12364;&#21487;&#33021;
#&#27178;&#24133;:item.prop&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#33394;:thr.sym.col.bg,thr.sym.col.fg&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#12469;&#12452;&#12474;:thr.sym.cex&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#31278;&#39006;:thr.sym.pch&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#x&#36600;&#12521;&#12505;&#12523;&#35282;&#24230;&#12434;&#35519;&#25972;:label.items.srt&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#x&#36600;&#12521;&#12505;&#12523;&#12434;&#38542;&#27573;&#34920;&#31034;:label.items.rows&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
####
###&#24038;&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#35373;&#23450;#####
####
#&#31278;&#39006;:person.side&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;personHist,personDens&#12398;&#35373;&#23450;&#12364;&#21487;&#33021;
#&#12521;&#12505;&#12523;:dim.names&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#33394;:dim.color&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
###&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#20307;&#35009;#####
#&#12479;&#12452;&#12488;&#12523;:main.title&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;

###&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;#####
wrightMap(thetas = TestData, thresholds = NULL,
          ###&#21491;&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#35373;&#23450;#####
          item.side = "itemModern",
          item.prop = 0.5,
          thr.sym.col.bg = ColSetData,
          thr.sym.col.fg = ColSetData,
          thr.sym.cex = 2,
          thr.sym.pch = PchsSetData,
          label.items.srt = 0,
          label.items.rows = 3,
          ###&#24038;&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#35373;&#23450;#####
          person.side = "personHist",
          dim.names = colnames(TestData),
          dim.color = Cols,
          ###&#12464;&#12521;&#12501;&#12398;&#20307;&#35009;#####
          main.title = "TEST PLOT")

出力例

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！