Rで解析：データの欠損値の状況を把握するのに大変便利「ggmice」パッケージ

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

#パッケージの読み込み
library("ggmice")

###データ例の作成#####
#tidyverseパッケージがなければインストール
if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){
  install.packages("tidyverse");require("tidyverse")
}
set.seed(12345)
n <- 300
TestData <- tibble(Group = sample(paste0("Group", 1:2), n,
                                  replace = TRUE),
                   Data1 = sample(c(1:50, NA), n, replace = TRUE),
                   Data2 = sample(c(LETTERS, NA), n, replace = TRUE),
                   Data3 = sample(c(100:150, NA), n, replace = TRUE))
########

#欠損値をパターン表示:plot_patternコマンド
#表示するデータを選択:vrbオプション;必要があれば列名を指定
#セルの正方形/長方形:squareオプション;TRUE:正方形/FALSE:長方形
#Variableのラベルを90度回転:rotateオプション;TRUE/FALSE
plot_pattern(data = TestData, vrb = "all",
             square = TRUE, rotate = FALSE)

#influx-outflux plotの作成:plot_fluxコマンド
#plotの意味はhttps://cran.r-project.org/web/packages/ggmice/vignettes/ggmice.htmlを参照
#シンボルラベルのプロット位置:labelオプション;プロット内:TRUE
plot_flux(data = TestData, vrb = "all",
          label = FALSE, caption = TRUE)

#データ間の相関を表示:plot_corrコマンド
#相関係数を表示:labelオプション
#同データ間の相関を表示:diagonalオプション
plot_corr(data = TestData, vrb = "all",
          square = TRUE, rotate = FALSE,
          label = TRUE, diagonal = FALSE)