[R]箱ひげ図を描く

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箱ひげ図の描き方

Rで箱ひげ図を描くにはboxplot関数を使います。

 

はじめに標準正規分布の乱数で1000個の要素があるデータを用意します。

x <- rnorm(1000)

 

箱ひげ図を描くには boxplot関数をそのまま使用します。

boxplot(x)

[R]箱ひげ図を描く

 

読み方については箱ひげ図の読み方を参考にして下して下さい。

 

今回の場合の外れ値を手動で求めるには

Q1 <- quantile(x)[2]		# 第1四分位数
Q3 <- quantile(x)[4]		# 第3四分位数
IQRx <- IQR(x)			# 四分位範囲
x[x < Q1-(IQRx*1.5)]		# 下側の外れ値
x[x > Q3+(IQRx*1.5)]		# 上側の外れ値

とすれば求められます。

Rのboxplot関数の高度な応用

Rの boxplot関数は外れ値のデータや四分位数のデータを求めて、データとして表示することができます。

 

このデータを活用するには次のようにします。

G1 <- boxplot(x)
G1				#中身を表示

 

これらはボックスプロットを描くときに使用されたデータです。

 

使用する上でおさえておくべきポイントは $statsと $outです。

 

$statsは統計量の意味で、最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値の順で表示されています。

 

$outは外れ値の意味で、外れ値の絶対値が小さい値から順に表示しています。

 

はじめに外れ値を求めたときは quantile関数と IQR関数を使うことで求めましたが、この方法を使えば面倒な作業をなくすことができます。

 

注意点としてははじめに求めた外れ値と boxplot関数で得られている外れ値が若干違っている点です。

 

これは四分位数を求めるための方法が幾つかあり、 quantile関数の内部計算と boxplot関数の内部計算が同じではないことが原因です。

 

このことは解析結果にほとんど影響がない範囲であるのと同時に、どちらを使用しても間違っているわけではないので問題はありません。

 

 

これらの数値を具体的にはどう使うかというと、単純に四分位数や外れ値を求めたいときには先ほどデータを代入した G1を使用します。

G1$stats
G1$out

 

$記号はデータの中のどのデータにアクセスするかを名前で指定するときに使う記号です。

 

ちなみに、このデータの構造をリストと言いますが、リスト型の構造では全てにこの方法が使えます。

 

これらをグラフへ書き足して、少し読みやすくします。

 

書き込みをするにはtext関数と一緒に使用します。

text(y=G1$stats[1,1], x=1.25, adj=0, "MIN")
text(y=G1$stats[2,1], x=1.25, adj=0, "1Q")
text(y=G1$stats[3,1], x=1.25, adj=0, "Median")
text(y=G1$stats[4,1], x=1.25, adj=0, "3Q")
text(y=G1$stats[5,1], x=1.25, adj=0, "MAX")

 

これで次のような図ができあがります。

 

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