特徴

記述統計学を効率的に学ぶ。

こんな人におすすめ

  • データに対して、適切なグラフがどれかわからない
  • グラフの配色にいつも苦労する
  • 自由度と再現性の高いグラフを描きたい
  • Rでのデータ解析を勉強したい

統計学的検定が知りたい人には?

本書は記述統計の可視化に特化した書籍です。検定を学びたい人には金芳堂の統計学関連書籍より必要な書籍お選びください。

充実のサンプルデータ

研究でよく使う形式のデータを提供しています。

tidyverse + ggplot2

データの整形、クリーニングをtidyverseで、基本の作図をggplot2で解説。一貫性のある方法で、再現性のある作図をわかりやすく解説。

サンキー図や地図データの可視化も

多くのRの可視化本で含まれている基本的な図から発展的なグラフにも対応

ユニバーサルカラーデザイン

読みやすく美しいだけでなく、さらに色覚多型にも対応した作図方法も

ユニバーサルカラーのグラフが簡単に

棒グラフ

横並び棒グラフ

サンキー図

ヒストグラム

リッジラインプロット

面グラフ

ヒートマップ

コロプレスマップ

カルトグラム

webサイト特典

webサイト特典の利用には書籍(「はじめに」iii頁)に記載されたIDとパスワードが必要になります

サンプルデータダウンロードする

サンプルデータダウンロード

本文で利用したサンプルデータをダウンロードしてください。

Rファイルダウンロード

本文の図、ならびにトレーニングで利用したサンプルコードをすべてダウンロードできます。出力結果がうまくいかないときに確認のためにお使いください。

ユニバーサルカラーサンプル

Part2 9章でとりあつかったユニバーサルカラーとは別バージョンのサンプルとコードを提示しています

目次

はじめに

Part1 Rの紹介と前準備

1.RとRStudioの基本
2.データの前処理
3.ggplot2の基本
4.データの種類について
本書で使用するsample.csvについて
本書で使用するパッケージのインストールについて

Part2 質的な変数のグラフ

第1章 データタイプ1(質的な変数・一変量)

1.棒グラフ(Bar chart)
2.円グラフ(Pie chart)

第2章 データタイプ2〔質的な変数・二変量以上(サブグループ)〕

1.横並び棒グラフ(Grouped bar chart)
2.積み上げ棒グラフ(Stacked bar chart)

第3章 データタイプ3〔質的な変数・二変量以上(独立したリスト)〕

1.ベン図(Venn diagram)
2.サンキー図(Sankey diagram)

第4章 データタイプ4〔質的な変数・二変量以上(入れ子)〕

1.ツリーマップ(Treemap)

Part3 量的な変数のグラフ

第5章 データタイプ5(量的な変数・一変量)

1.箱ひげ図(Box-whisker plot)
2.ヒストグラム(Histogram)
3.密度プロット(Density plot)

第6章 データタイプ6(量的な変数・二変量)

1.散布図(Scatter plot)
2.折れ線グラフ(Line graph/Line chart)
3.面グラフ(Area chart)

第7章 データタイプ7(量的な変数・多変量)

1.バブルプロット(Bubble plot)
2.ヒートマップ(Heatmap)
3.レーダーチャート(Radar chart/Spider web)

Part4 地理空間データ・カラーグラフの可視化

第8章 データタイプ8(地理空間データ)

1.基本マップ(Background map)
2.コロプレスマップ(Choropleth map)
3.カルトグラム(Cartogram/Value-area map/Anamorphic map)
4.バブルマップ(Bubble map)

第9章 カラーグラフの可視化

1.色のもつ意味とその役割
2.Rで使用できるカラーパレット

Column

グラフ描画の基本
Rでインタラクティブ・グラフを描く
日本語を使用したグラフを描く
Rでデータの不確実性を描く
地理空間データについて気をつけること
初めてRで地理データを活用したグラフを書きました

Training

1 練習データでグラフを描いてみよう!
2 練習データでグラフを描いてみよう!
3 練習データでグラフを描いてみよう!
4 練習データでカラーグラフを描いてみよう!

参考文献
本書を進める上で参考になる図書
Appendix:Trainingの解答
索引
あとがき
著者紹介

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