本日の流れ

  1. 復習（前半）：第2〜6回のポイントを確認
  2. 習熟度確認テスト（後半）：RStudio を使って課題に取り組む

復習：これまでの内容

R・RStudioの基本（第2回）

# 変数への代入
x <- 42
y <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 基本的な統計関数
mean(y)
## [1] 3
sd(y)
## [1] 1.581139

データの可視化 - ggplot2（第3・4回）

# 散布図の基本
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "散布図の例", x = "がく片の長さ", y = "花びらの長さ") +
  theme_bw()

# 箱ひげ図
ggplot(data = iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel1") +
  labs(title = "種ごとのがく片の長さ", x = "種", y = "がく片の長さ (cm)") +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = "none")

データの加工 - dplyr（第5・6回）

# filter + select + mutate + arrange の組み合わせ
iris |>
  filter(Species == "virginica") |>
  select(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length) |>
  mutate(sepal_ratio = Sepal.Length / Sepal.Width) |>
  arrange(desc(sepal_ratio)) |>
  head(5)
# group_by + summarise
iris |>
  group_by(Species) |>
  summarise(
    n    = n(),
    mean = mean(Petal.Length),
    sd   = sd(Petal.Length)
  )

よくある間違いと対処法

エラー 原因 対処法
could not find function パッケージを読み込んでいない library(tidyverse) を実行
object not found 変数名が間違っている スペル・大文字小文字を確認
unexpected ')' 括弧が合っていない 括弧の数をチェック
グラフが表示されない データが空など str() / head() でデータを確認
NA が返ってくる 欠損値が含まれている na.rm = TRUE を追加

習熟度確認テスト（第1回）

以下の課題を RStudio で実行し，スクリプトを提出してください。

課題1：データの確認（10点）

mtcars データセット（R組み込み）を使います。

# データの最初の6行を表示してください
___

# 各列のデータ型と概要を確認してください
___

# 基本統計量を表示してください
___

mtcars の主な変数： - mpg：燃費（マイル/ガロン） - cyl：シリンダー数（4, 6, 8） - hp：馬力 - wt：車重（1000ポンド単位） - am：トランスミッション（0=オートマ, 1=マニュアル）

課題2：データ加工（30点）

mtcars データを使って，以下の操作を順番に行い，結果を表示してください。

  1. シリンダー数（cyl）が 4 または 6 の車だけ絞り込む
  2. mpg（燃費），cyl（シリンダー），hp（馬力），wt（車重）の4列だけ選ぶ
  3. 燃費1マイルあたりのkm換算列を追加する（mpg_km = mpg * 1.60934）
  4. 燃費（km換算）の良い順に並べる
  5. 上位10行を表示する
mtcars |>
  filter(___) |>
  select(___) |>
  mutate(___) |>
  arrange(___) |>
  head(___)

課題3：グループ別集計（30点）

mtcars データを使って，シリンダー数（cyl）ごとに以下を集計してください。

  • サンプルサイズ（n）
  • 燃費（mpg）の平均・標準偏差
  • 馬力（hp）の平均
mtcars |>
  group_by(___) |>
  summarise(
    n      = ___,
    mean_mpg = ___,
    sd_mpg   = ___,
    mean_hp  = ___
  )

課題4：グラフの作成（30点）

課題3の集計結果，または mtcars の元データを使って，以下のグラフを作成してください。

グラフの要件： - シリンダー数（cyl）を x 軸に（factor(cyl) で因子型に変換する） - 燃費（mpg）を y 軸に - 箱ひげ図（geom_boxplot()）で描く - 色はシリンダー数で分ける（fill = factor(cyl)） - タイトル：「シリンダー数ごとの燃費分布」 - x 軸ラベル：「シリンダー数」，y 軸ラベル：「燃費（mpg）」 - テーマ：theme_bw() - 凡例は非表示（theme(legend.position = "none")）

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(___), y = ___, fill = factor(___))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "___", x = "___", y = "___") +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = "none")

提出方法

  • 作成した R スクリプト（.R ファイル）を保存する
  • ファイル名：習熟度確認1_学籍番号.R
  • 提出先：授業内で案内します

本日のまとめ

  • 第2〜6回の内容（Rの基本操作・可視化・加工）を復習した
  • 習熟度確認テストで filter(), select(), mutate(), arrange(), group_by(), summarise(), ggplot2 の操作を確認した

次回の予告

次回（第8回）から推測統計に入ります。

  • 相関分析と散布図
  • 2変数の関係を数値で表す「相関係数」とは？

教科書の相関分析に関する章を読んでおきましょう。