前回は今までの総復習を行いました。
【演習】R初心者が統計をかけるための前準備の流れを復習します : 独学で始める統計×データサイエンス



上記の記事を進めると以下のように統計量をまとめて出すことができますが、summary関数では標準偏差が出ません。
スクリーンショット 2019-02-04 21.49.17


今回は標準偏差を出すいろいろな方法を復習も含め紹介します。

繰り返しのfor関数やapply関数、パイプ演算子(%>%)もはじめて出てきますが、使えるようになるとFIMのような項目が多いものでも1度にまとめて解析できるようになり、いよいよExcelではできない体験をすることができるようになります。

まだ今回の内容であればExcelでも可能ですが、1つずつ進めていきましょう。

1.sd関数で1つずつ出す
2.for関数で繰り返す
3.apply関数を使う
4.tableoneパッケージを使う


今回は前回の記事のデータを使います。

data01.xlsx 

ダウンロードした後、プロジェクトの指定フォルダにファイルを移動させておけば、以下のコマンドで上記の画面まで進みます。

library(readxl)
data01 <- read_excel("data01.xlsx", sheet = "日本語")
data01$性別 <- factor(data01$性別, levels = c("男性","女性"))
data01$歩行 <- as.factor(data01$歩行)
summary(data01)

*注意
もしプロジェクトファイルを作成していない場合はgetwd()と打ち込むと作業フォルダが表示されます、作業フォルダにExcelデータを入れると後は同じです。

getwd()




1.sd関数で1つずつ出す

標準偏差を出す関数はsd関数です。

sd(ベクトル)
sd(data01[[3]])
sd(data01[[4]])
sd(data01[[5]])
sd(data01[[6]])
sd(data01[[7]])
sd(data01[[8]])
スクリーンショット 2019-02-04 21.53.36


data.frameからベクトルを表示するには$または[[ ]]を使います。
[[ ]]の中の数字は列番号です。
$でもいいのですが、このようなケースでは列番号のほうが手っ取り早いです。

列番号を確認するにはnames関数t関数(もしくはdata.frame関数)を使うと便利です。

t(names(data01))
スクリーンショット 2019-02-04 23.20.52

data.frame(names(data01))
スクリーンショット 2019-02-04 23.22.06


2.for関数で繰り返す

1個ずつ出すのもいいですが、繰り返しになる作業はfor関数で繰り返すことができます。
for(i in 3:8){
  x <- sd(data01[[i]])
  print(x)
  }

for関数は(◯ in △)と{}の2つに別れています。
スクリーンショット 2019-02-04 23.51.05
スクリーンショット 2019-02-04 23.59.46


スクリーンショット 2019-02-05 0.03.59

ただ結果は出るのですが結果の数字しか出ません。


3-1.apply関数を使う

library(tidyverse)
apply(data01, 2, sd)

スクリーンショット 2019-02-05 0.17.43

スクリーンショット 2019-02-05 0.08.54


下にエラーが出ます。これは「氏名と性別で集計できないからNAにしてますよ!」と怒られています。なのでselect関数で集計する列だけ抜き出します。


library(tidyverse) #既に実行していたらなくても可
data01_select <- select(data01, 3:8) data01_select apply(data01_select, 2, sd)
スクリーンショット 2019-02-05 0.32.27

今回はdata01_selectという変数名にselect関数で3〜8列目だけ抜き出しapply関数を使いました。


スクリーンショット 2019-02-05 0.33.14


ただこの方法はdata01_selectのように間に変数を挟む必要があります。
tidyverseパッケージはこれをスッキリさせるパイプ演算子(%>%)というものがあります。


3−2.パイプ演算子を使ったapply関数

パイプ演算子(%>%)は解析の流れをスムーズにしてくれます。

データ① %>%
    プログラム② %>%
    プログラム③ %>%
    プログラム④

とすると先程のdata01_selectの用な変数を介することもなく、データ①をプログラム②に送り、その結果をプログラム③に送り、その結果をプログラム④に送るといったことが可能になります

library(tidyverse) #既に実行していたらなくても可
data01 %>% #data01に対して
  select(3:8) %>% #3列目(年齢)〜8列目(MMSE)までを選択し
  apply(., 2, sd) #それぞれの列で標準偏差を求めて!

スクリーンショット 2019-02-05 0.55.55
スクリーンショット 2019-02-05 0.57.27


もし四捨五入するならround関数を使います。

library(tidyverse)#既に実行していたらなくても可
data01 %>% #data01に対して
  select(3:8) %>% #3列目(年齢)〜8列目(MMSE)までを選択し
  apply(., 2, sd) %>% #それぞれの列で標準偏差を求めて!
  round(.,2) #小数点2位より下を四捨五入する
スクリーンショット 2019-02-05 1.13.08


4.tableoneパッケージを使う

tableoneパッケージを使うのも1つの方法です。

tableoneパッケージについてはこの記事で紹介しています。
Rで医療統計で必要なtable1を作るtableoneパッケージについて紹介します : 独学で始める統計×データサイエンス

library(tableone)
CreateTableOne(data = data01,
               vars = c("年齢", "身長", "体重", "SIAS", "BBS", "MMSE"))
スクリーンショット 2019-02-05 1.20.05


まとめ

今回は標準偏差を出すいろいろな方法を通じてfor関数やapply関数、パイプ演算子の使い方を紹介しました。

今回は標準偏差(sd)でしたが、平均(mean)や中央値(median)など他の統計量も求めることができます。

for関数やtidyverse(dplyrなど)に関してはまとまった記事もありますが、これからもちょくちょく出てくると思います。その都度復習しながら使い方のイメージを付けていただければいいかと思います。