生物統計学

折れ線グラフ

折れ線を描くとき lines 関数を利用すると便利である。

折れ線グラフ

折れ線グラフ

plot 関数を利用して、描画キャンパス（デバイス）を用意して、lines 関数で折れ線グラフを描く。まず、次のようなサンプルデータを用意する。

x <- data.frame(
    ColdTreat = c(2.2, 2.1, 2.0, 2.0, 1.8, 1.9, 1.8, 1.5),
    WarmTreat = c(2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.6, 2.6, 2.8, 3.0),
    Control   = c(2.0, 2.1, 2.0, 2.2, 2.1, 2.2, 2.0, 2.1)
)
head(x)
##   ColdTreat WarmTreat Control
## 1       2.2       2.1     2.0
## 2       2.1       2.2     2.1
## 3       2.0       2.3     2.0
## 4       2.0       2.5     2.2
## 5       1.8       2.6     2.1
## 6       1.9       2.6     2.2

次に、グラフを描いていく。

xrange <- 1:nrow(x)
plot(0, 0, type = "n", xlim = range(xrange), ylim = range(0, x), xlab = "time", ylab = "weight")

cols <- c("black", "red", "blue")
ltys <- c("solid", "dotted", "dashed")


for (i in 1:ncol(x)) {
    lines(xrange, x[, i], col = cols[i], lty = ltys[i])
}
legend("bottomleft", legend = colnames(x), col = cols, lty = ltys)
lines関数による折れ線グラフ

折れ線グラフとエラーバー

生物実験などで、複製実験などがあるときに、各点において標準偏差を計算することができる。その標準偏差をエラーバーとして、平均値の折れ線グラフに書き加えることができる。以下に ColdTreat、WarmTreat、Control の 3 群それぞれに 3 つの複製実験が行われたと仮定して、折れ線グラフとエラーバーを描く方法を示す。

cold.treat <- data.frame(
    bio.rep.1 = c(2.2, 2.1, 2.0, 2.0, 1.8, 1.9, 1.8, 1.5),
    bio.rep.2 = c(2.1, 2.1, 1.9, 1.8, 1.7, 1.7, 1.5, 1.4),
    bio.rep.3 = c(2.2, 2.0, 1.9, 1.9, 1.8, 1.7, 1.6, 1.5)
)
cold.treat <- data.frame(
    bio.rep.1 = c(2.2, 2.1, 2.0, 2.0, 1.8, 1.9, 1.8, 1.5),
    bio.rep.2 = c(2.1, 2.1, 1.9, 1.8, 1.7, 1.7, 1.5, 1.4),
    bio.rep.3 = c(2.2, 2.0, 1.9, 1.9, 1.8, 1.7, 1.6, 1.5)
)
warm.treat <- data.frame(
    bio.rep.1 = c(2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.6, 2.6, 2.8, 3.0),
    bio.rep.2 = c(2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 3.1),
    bio.rep.3 = c(2.2, 2.3, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 3.0)
)
control <- data.frame(
    bio.rep.1 = c(2.0, 2.1, 2.0, 2.2, 2.1, 2.2, 2.0, 2.1),
    bio.rep.2 = c(2.2, 2.2, 2.1, 2.2, 2.1, 2.0, 2.1, 2.2),
    bio.rep.3 = c(2.1, 2.1, 2.0, 2.1, 2.2, 2.1, 2.0, 2.1)
)

平均と標準偏差を計算する。

x.mean <- data.frame(
    ColdTreat = apply(cold.treat, 1, mean),
    WarmTreat = apply(warm.treat, 1, mean),
    Control   = apply(control, 1, mean)
)
x.sd <- data.frame(
    ColdTreat = apply(cold.treat, 1, sd),
    WarmTreat = apply(warm.treat, 1, sd),
    Control   = apply(control, 1, sd)
)

平均値と標準偏差を計算した後に、平均値で折れ線グラフを描く。続いて、arrow 関数でエラーバーを追加する。

xrange <- 1:nrow(x.mean)
plot(0, 0, type = "n", xlim = range(xrange), ylim = range(0, c(x.mean + x.sd, x.mean - x.sd)), xlab = "time", ylab = "weight")

cols <- c("black", "red", "blue")
ltys <- c("solid", "dotted", "dashed")


for (i in 1:ncol(x.mean)) {
    lines(xrange, x.mean[, i], col = cols[i], lty = ltys[i])
    arrows(xrange, x.mean[, i] - x.sd[, i], xrange, x.mean[, i] + x.sd[, i], code = 3, lwd = 1, col = cols[i], angle = 90, length = 0.05)
}


legend("bottomleft", legend = colnames(x.mean), col = cols, lty = ltys)
lines関数で描いた折れ線グラフにエラーバーを追加したグラフ

線のプロパティ

lines 関数を利用して折れ線グラフを描くとき、線の色、太さやタイプなどは col や lty などのオプションで指定できる。

plot(c(0,0), xlim=c(0,10), ylim = c(0,8), type = "n")

text(5, 1, 'lwd = 1, lty = "solid", col="black"')
lines(c(1, 10), c(1, 1), lwd = 1 , lty = "solid", col = "black")

text(5, 2, 'lwd = 2, lty = "dashed", col = "red"')
lines(c(1, 10), c(2, 2), lwd = 2, lty = "dashed", col = "red")

text(5, 3, 'lwd = 3, lty = "longdash", col = "green"')
lines(c(1, 10), c(3, 3), lwd = 3, lty = "longdash", col = "green")

text(5, 4, 'lwd = 4, lty = "solid", col = "grey"')
lines(c(1, 10), c(4, 4), lwd = 4, lty = "solid", col = "blue")

text(5, 5, 'lwd = 3, lty = "dotdash", col = "blue"')
lines(c(1, 10), c(5, 5), lwd = 3, lty = "dotdash", col = "magenta")

text(5, 6, 'lwd = 2, lty = "twodash", col = "yellow"')
lines(c(1, 10), c(6, 6), lwd = 2, lty = "twodash", col = "yellow")

text(5, 7, 'lwd = 1, lty = "dotted", col = "magenta"')
lines(c(1, 10), c(7, 7), lwd = 1, lty = "dotted", col = "grey")
lines関数のオプション