前回の課題はもしかすると簡単すぎたのかもしれない。個別に何人かの人にきいたところ、高校でも、並び替え・集計・グラフの作成はやったそうだ。そこで、今回は、もう少し複雑なデータを使って、エクセルによるデータ並び替え・集計・グラフ作成という3つの基本操作に習熟してもらおう。
性別 | 年 | 結核 | 悪性新生物 | 糖尿病 | 高血圧性疾患 | 心疾患 | 脳血管疾患 | 肺炎 | 慢性気管支炎及び肺気腫 | 喘息 | 胃潰瘍及び十二指腸潰瘍 | 肝疾患 | 腎不全 | 老衰 | 不慮の事故 | 交通事故 | 自殺 | 死亡者数総計 |
男 | 2005 | 1579 | 196603 | 7131 | 2145 | 83979 | 63657 | 57310 | 8525 | 1565 | 1897 | 11007 | 9463 | 6683 | 24591 | 7015 | 22236 | 584970 |
男 | 2006 | 1517 | 198052 | 7268 | 2095 | 82811 | 61348 | 56572 | 8093 | 1290 | 1924 | 10909 | 9714 | 6872 | 23329 | 6258 | 21419 | 581370 |
男 | 2004 | 1555 | 193096 | 6694 | 2066 | 77465 | 61547 | 51306 | 8164 | 1576 | 1920 | 10705 | 8806 | 6172 | 23667 | 7355 | 21955 | 557097 |
女 | 2006 | 752 | 131262 | 6382 | 3715 | 90213 | 66920 | 50670 | 2455 | 1488 | 1479 | 5358 | 11444 | 20892 | 14941 | 2790 | 8502 | 503080 |
男 | 2003 | 1615 | 186912 | 6709 | 2016 | 77989 | 63274 | 50614 | 8657 | 1846 | 2104 | 10703 | 8686 | 6288 | 23969 | 7565 | 23396 | 551746 |
女 | 2005 | 717 | 129338 | 6490 | 3690 | 89146 | 69190 | 49931 | 2460 | 1633 | 1593 | 5423 | 11065 | 19677 | 15272 | 3013 | 8317 | 498826 |
男 | 1999 | 2114 | 175817 | 6527 | 2376 | 73979 | 66452 | 49903 | 8451 | 2842 | 2250 | 11454 | 8309 | 6600 | 25551 | 9189 | 22402 | 534778 |
男 | 2002 | 1584 | 184033 | 6631 | 2108 | 74986 | 62229 | 47033 | 8289 | 1872 | 2089 | 10532 | 8428 | 6209 | 24283 | 8171 | 21677 | 535305 |
男 | 1994 | 2290 | 146896 | 5276 | 2824 | 78868 | 55510 | 46939 | 6777 | 3310 | 1956 | 12962 | 8374 | 7333 | 24082 | 10593 | 14058 | 476080 |
男 | 2000 | 1876 | 179140 | 6489 | 2163 | 72156 | 63127 | 46722 | 8237 | 2300 | 2161 | 11068 | 8029 | 6017 | 25162 | 9072 | 21656 | 525903 |
男 | 1993 | 2424 | 142222 | 4972 | 3117 | 88309 | 55279 | 45797 | 6241 | 3463 | 1965 | 13279 | 8425 | 7324 | 23397 | 10920 | 13540 | 476462 |
男 | 2001 | 1715 | 181393 | 6368 | 2102 | 72727 | 63146 | 45756 | 8244 | 2086 | 2121 | 10911 | 8202 | 6094 | 24993 | 8698 | 21085 | 528768 |
女 | 2003 | 722 | 122631 | 6170 | 3581 | 81556 | 68793 | 44328 | 2576 | 1855 | 1615 | 5034 | 10135 | 17161 | 14745 | 3348 | 8713 | 463205 |
女 | 2004 | 775 | 127262 | 5943 | 3640 | 82160 | 67508 | 44228 | 2449 | 1707 | 1489 | 5180 | 10311 | 17954 | 14526 | 3196 | 8292 | 471505 |
女 | 1999 | 821 | 114739 | 6287 | 4274 | 77100 | 72537 | 44091 | 2746 | 2559 | 1803 | 5131 | 9395 | 16229 | 14528 | 3922 | 9011 | 447253 |
男 | 1998 | 1977 | 172306 | 6424 | 2360 | 71134 | 65529 | 42663 | 7471 | 2748 | 2131 | 11167 | 7731 | 6293 | 24984 | 9552 | 22349 | 512128 |
男 | 1995 | 2267 | 159623 | 7107 | 3027 | 69718 | 69587 | 42419 | 8018 | 4052 | 2274 | 11576 | 7800 | 6684 | 28229 | 10772 | 14231 | 501276 |
男 | 1992 | 2514 | 139674 | 4758 | 3174 | 86384 | 55431 | 42328 | 5952 | 3308 | 1917 | 13394 | 8123 | 7613 | 23606 | 11435 | 13516 | 465544 |
男 | 1997 | 1955 | 167076 | 6295 | 2537 | 69776 | 65790 | 42314 | 7497 | 3027 | 2127 | 11377 | 7714 | 6384 | 25157 | 9824 | 15901 | 497796 |
女 | 2002 | 733 | 120535 | 6004 | 3513 | 77532 | 68028 | 40388 | 2544 | 1899 | 1651 | 4958 | 9757 | 16473 | 14360 | 3572 | 8272 | 447074 |
女 | 2000 | 780 | 116344 | 5814 | 3900 | 74585 | 69402 | 40216 | 2640 | 2173 | 1708 | 5011 | 9231 | 15196 | 14322 | 3785 | 8595 | 435750 |
男 | 1991 | 2449 | 134475 | 4633 | 3410 | 83646 | 55740 | 39843 | 5955 | 3382 | 1970 | 13113 | 7641 | 7676 | 22879 | 11409 | 12477 | 450344 |
女 | 2001 | 776 | 119265 | 5779 | 3755 | 75565 | 68710 | 39549 | 2700 | 1928 | 1765 | 4937 | 9488 | 16051 | 14503 | 3680 | 8290 | 441563 |
男 | 1990 | 2745 | 130395 | 4491 | 3399 | 81774 | 57627 | 38596 | 5664 | 3412 | 1933 | 13256 | 7632 | 8054 | 22199 | 11481 | 12316 | 443718 |
男 | 1996 | 2064 | 164824 | 6394 | 2613 | 68977 | 66479 | 38472 | 7195 | 3308 | 2087 | 11198 | 7488 | 6372 | 25485 | 10170 | 14853 | 488605 |
女 | 1998 | 818 | 111615 | 6113 | 4356 | 71986 | 72290 | 37289 | 2684 | 2400 | 1740 | 4966 | 8907 | 15081 | 13941 | 3912 | 9406 | 424356 |
女 | 1995 | 911 | 103399 | 7118 | 5195 | 69488 | 76965 | 37210 | 2959 | 3201 | 2040 | 5442 | 8387 | 14809 | 17094 | 4375 | 7189 | 420863 |
女 | 1997 | 787 | 108337 | 6075 | 4347 | 70398 | 72907 | 36590 | 2700 | 2634 | 1749 | 5222 | 8901 | 15050 | 13729 | 4157 | 7593 | 415606 |
女 | 1994 | 804 | 96774 | 5596 | 5114 | 80711 | 64729 | 36415 | 2435 | 2545 | 1722 | 6410 | 9002 | 16131 | 12033 | 4276 | 6865 | 399853 |
女 | 1993 | 825 | 93485 | 5267 | 5243 | 91988 | 63515 | 35341 | 2299 | 2747 | 1715 | 6644 | 8732 | 15791 | 11320 | 4273 | 6976 | 402070 |
男 | 1989 | 2676 | 127211 | 4399 | 3486 | 77901 | 56938 | 33470 | 5277 | 3302 | 1995 | 13138 | 7324 | 7877 | 21848 | 11464 | 12939 | 427114 |
女 | 1996 | 794 | 106359 | 6444 | 4632 | 69252 | 73887 | 32499 | 2728 | 2687 | 1831 | 5319 | 8708 | 14506 | 13699 | 4173 | 7285 | 407606 |
男 | 1988 | 2954 | 122015 | 4569 | 3892 | 78640 | 60832 | 32485 | 5230 | 3596 | 1992 | 13320 | 6983 | 8910 | 21358 | 10927 | 14290 | 428094 |
女 | 1992 | 833 | 92243 | 5065 | 5514 | 89162 | 62627 | 31946 | 2220 | 2621 | 1664 | 6768 | 8822 | 15748 | 11071 | 4393 | 7377 | 391099 |
女 | 1991 | 876 | 89252 | 5001 | 5673 | 85232 | 62708 | 30214 | 2227 | 2559 | 1717 | 6704 | 7919 | 15524 | 10276 | 4345 | 7398 | 379453 |
女 | 1990 | 919 | 87018 | 4979 | 5847 | 83704 | 64317 | 29598 | 2170 | 2535 | 1682 | 6444 | 7943 | 16133 | 9923 | 4347 | 7772 | 376587 |
男 | 1987 | 2959 | 119161 | 4261 | 4090 | 72566 | 58744 | 27930 | 4741 | 3485 | 2067 | 13053 | 6239 | 8658 | 20124 | 10225 | 15281 | 408094 |
男 | 1986 | 3112 | 113589 | 4335 | 4555 | 72072 | 61832 | 26739 | 4825 | 3658 | 2297 | 13282 | 6099 | 9129 | 20480 | 10196 | 16499 | 406918 |
女 | 1989 | 851 | 85414 | 4812 | 5785 | 78930 | 63714 | 25493 | 1954 | 2506 | 1670 | 6581 | 7529 | 15904 | 9201 | 4165 | 8186 | 361480 |
女 | 1988 | 918 | 83455 | 5078 | 6366 | 79280 | 67863 | 24570 | 1987 | 2561 | 1696 | 6461 | 7241 | 17490 | 8854 | 3831 | 8505 | 364920 |
女 | 1987 | 1063 | 80402 | 4873 | 6644 | 71343 | 64882 | 21083 | 1873 | 2552 | 1807 | 6233 | 6388 | 16616 | 8131 | 3537 | 8550 | 343078 |
女 | 1986 | 1058 | 78065 | 4809 | 7134 | 70509 | 67457 | 20517 | 1908 | 2700 | 1930 | 6250 | 5958 | 17681 | 8130 | 3392 | 9168 | 343702 |
まずは、上のデータを使って、次の3つの演習をやってみよう。
それぞれの演習の下の画像をクリックすると答えが表示されてしまうので、まずは、自分でやって考えてみよう。
しばらくTAの新村さんと2人で教室内を巡回するので、わからないことは、どんどん質問するように。
あと、分かっているとは思うけれど、上のテキストファイルをエクセルのシートに持って行く方法も考えてみよう。
先ほど作ったグラフをクリックすると、画面が「デザイン」タブに移動する。ここでデータの選択をクリックすれば、グラフに表示するデータを自由に追加・削除できる。
エクセルの'関数'というはとても便利だ。たとえば、前々回の授業で使ったSUM()という関数は、()の範囲のセル中の値を合計してくれる。その他にも平均を出したければAVERAGE()という関数を使えばいいし、文字列の一部を抜き出したければLEFT()等の関数が使える。いろんな関数とその使い方は、ヘルプファイルに書かれているので見ておこう。
よくつかう関数として、
average() round() countif() 注意:関数は非常に沢山あるので、全部覚えようなどと思う必要は無い。 こんなことができると知っていれば、使う時にヘルプを見れば良い!
これまでに、画面に表示されたテキストデータをコピーして加工し、自分のデータとして使う方法を習得した。いわゆる、
コピー・ペースト
今日の授業では、画面に表示された情報を画像として再利用する方法を学ぶ。この方法をしっていると、画面に表示されたグラフや画像を切り取って、編集し、ウェブページやレポートに貼り付けることができるようになる。
ウィンドウズにはキーボードに、画面の情報をそのまま画像としてコピーするキーがついている。この機能を使う方法を覚えておくと、とても便利
Prt Sc SysRq |
スクリーンキャプチャとペイントによる編集はとても便利なのだが、もしも、切り取り範囲がすでに決まっていて、それほど編集する必要は無く、ファイルとして保存したり、コピーだけをしたいのなら、Snipping Toolが便利。
上の方法で、自分で作ったグラフを、レポート提出用のDropboxフォルダに保存しよう。今後のレポートではこの方法で画像ファイルを提出することになるので、やり方を覚えておこう。
学生証番号.gifにしておく
さて、けっこうたくさんの人がエクセルの操作はもう知っているらしいので、今回はちょっとマイクロソフトオフィスのソフトウェアからは離れて、実際に生物学の研究論文等のグラフ作成に使われるRを試してみよう。= Rはフリーの統計解析ソフトでとても有名なソフトで、使い方を覚えておくと、きっと今後の研究に役に立つ。
数年前から大学の教育用端末に、Rがインスト−ルされているので、授業ではインストール作業は不要になった。
おうちの自分のパソコンでRを使いたい場合、
のいずれかにアクセスして、ダウンロードしてインストールする。Windows , Mac, Linuxのどれでも使える。
では、スタートメニューから、Rを起動しよう。
R起動すると~、画面が切り替わり、小さいウィンドウの中にいくつかのメッセージと、一番最後に、
>
が表示される。この">"をプロンプトと言う。プロンプトの右側には通常、カーソルがあり、「このマークの後に何かコマンド(命令)を打ち込んでくださいよ」とあなたに促している。式を入力して、最後にenter(or returnキー)を押せば計算される。
以下、Rを使った簡単な計算。プロンプト(>)から右の部分をコピーペーストすれば、計算できる。
> 4/3*pi*5^3 #半径5の球の体積 > pi #円周率が表示される(デフォルトでは小数点以下6桁まで) > (1+ 2 + 3 + 4 + 5 )/5 #式の間に半角スペースがいくつか入っても大丈夫 > 【ここでキーボードの上矢印(↑)を押す: 前に入力した命令を表示させることができる】 > (10 + 2 + 3 + 4 + 15 )/5 #前に入力した式が表示されるので、左矢印(←)でカーソルを動かし修正
演算子 | 意味 | 使用例 |
+ | 足し算 | > 4+3 [1] 7 |
- | 引き算 | > 4-3 [1] 1 |
* | 掛け算 | > 4*3 [1] 12 |
/ | 割り算 | > 4/3 [1] 1.333333 |
^ | 累乗 | > 4^3 [1] 64 |
%/% | 整数商 | > 7%/%3 [1] 2 |
%% | 剰余 | > 7%%3 [1] 1 |
Rでは、好きな名前をつけたオブジェクト("もの")に、数値や文字列などのデータを代入できます。オブジェクトには大文字小文字の区別があります。
> x = 3 #xに3という数字を代入した > X = 4 #Xに4という数字を代入した > x + X #xとXの足し算 (なお、#の後はコメント文と呼ばれ、処理には関係の無い説明を書いておける)
なお、上では"="を使って数値を代入しましたが、 "<-"を使っても同じことができます。
> x <- 3 > X <- 4 > x+X
(Rの代入はもともと "<- " だけだったが、比較的最近、 " = " も使えるようになった)
みなさんは、沢山のデータを1まとめにして扱う方法をすでに知っている。 例えばエクセルを使った計算では、
10.4 | 5.6 | 3.1 | 6.4 | 21.7 |
という表を使ってデータを一まとめにし、sum()関数をつかったり、1つのセルに5を足すという計算結果を全部のセルにコピペして、全ての値に5ずつ0足した結果を得たりした。
でも、Rのように、命令文を1行ずつ入力して計算するソフトウェアの場合、データをまとめて扱うにはどうすればいいだろうか?
もちろん、下のように1行ずつ計算式を打ち込んでも答えはでるが、データの数が多くなると、面倒すぎる。
(こんなやり方だと面倒くさい) > 10.4+5.6+3.1+6.4+21.7 > 10.4+5 > 5.6+5
そこで、Rでは、たくさんのデータを一まとめにして扱うときには、カンマで区切って横1行に並べて使う。このようなデータの構造をベクトルと呼ぶ。ベクトルとうと、高校の数学でやった「大きさと方向をもった量」を思い出すと思うが、
Rで使うベクトルは、同じ種類のデータに順番をつけて並べたもの
と定義しておこう。これは、Rが沢山のデータをまとめて処理するために用いる、データの構造だ。例えば、
(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)
というデータの集まりは、同じタイプのデータに順番をつけてひとまとめにしたものであり、Rでいうところのベクトルだ。
そして、Rでデータを一まとめにして使うときに必要なのが、c()という関数。
Rを使う上で、これだけは絶対に覚えておこう |
Rでデータを一まとめにして扱うときには、 c( ) という関数を使う |
例えば、上のデータを、x というオブジェクトに代入したいときには、
x=c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)
という命令を使う。上の命令を入力した後、「 x 」とだけ入力すると、xの内容が表示される。
> x [1] 10.4 5.6 3.1 6.4 21.7
上の結果に表示された[1]は何だろうか?これは、表示された行の最初の数字が、ベクトルの1番目の要素だということを意味している。では、次のようなベクトルをyに代入して、内容を表示させてみよう。
> y=c(1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,1993, 1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001)
ウィンドウの大きさによって表示のされ方は異なるが、もし1行に収まらなければ、
> y [1] 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 [15] 1998 1999 2000 2001
というように、2行目の始まりに[15]というような数字が表示される。これは、2行目が15番目の要素から始まっていることを示している。
「ベクトル」とは、同じタイプのデータに順番をつけて一まとめにしたものだった。では、一まとめの中から、例えば、「5番目の要素」だけを取り出すにはどうすればいいだろうか?勘のいい人はもう気づいているかもしれないが、
> y[5] [1] 1988
と、オブジェクトの名前に順番を[]に入れたものをくっつける事で、目的の要素を取り出すことができる。
では、Rで、沢山のデータを一まとめにして、いろいろ計算してみよう。
まずはおさらい。上で出てきた、 c() という関数を使って、オブジェクトにデータを代入でする。
> x=c(1,2,3,4,5,6,7) >
entterキーを押しても何もおこらない?いえいえ。エラーメッセージが何も表示されず、新しいプロンプトが表示されたら大成功。
(もし、上のようにならなかった人は、半角・全角の文字の違いとコンマやカッコに注意してもう一度やってみよう。)
では、プロンプトの後に"x"と入力して、結果を見てみよう。
>x [1] 1 2 3 4 5 6 7
上の様に表示されれば「xというオブジェクトに(1,2,3,4,5,6,7)が代入されたことになる。では、このデータを対象に、統計解析の基本である平均値の計算を計算してみよう。
mean()という関数(meanは英語で平均値の意味)で一まとめにしたデータ(ベクトル)の平均値が計算できる。 命令の入力に自信の無い人は、下の囲みの中をコピー・ペースト。 >mean(x) [1] 4
平均値"4"が表示されれば大成功(これで、あなたがRを使って行う、初めての統計解析は、無事に成功した)
では、数値をもう少し変えて、自分の好きな値で計算してみよう。。。
上で説明したように、キーボードの"↑"記号を何回か押してみると、
> x=c(1,2,3,4,5,6,7)
と表示された。そしたら"←"と"Back space"などを使って、数値を好きに変更して、最後に"Enter"キーを押そう。
> x=c(1232,223.33,3 ,4 , 5666)
半角文字であるかぎり、別にスペースがいくつ入っていても大丈夫。入力したら、上と同じことをしてみると、
> x [1] 1232.00 223.33 3.00 4.00 5666.00 > mean(x) [1] 1425.666
これで、自分の好きな値を入力して、平均を計算することができた。
では、いよいよ、Rで簡単なグラフを描いてみよう。まずやらなければならないのは、
オブジェクトにデータを代入
することだ。そこで、先ほどエクセルで集計につかった表に戻って、年、結核、心疾患のそれぞれの男女別のデータを、それぞれ
年 を year に 結核・男 を m_k 結核・女 を f_k 心疾患・男 を m_h 心疾患・女 を f_h
に代入しよう。
このとき、上でつかったc()という関数を使うのではなく、scan()という関数を使うと、エクセルからのコピーペーストで値をオブジェクトに代入できる。
まず、1986-2006の年のデータをyearに入れるには、
> year = scan() #ここでEnterを押す 1:
すると、「1:」という表示になるので、、エクセルのシートから1986から2006までのデータをペーストすると
1: 1986 2: 1987 3: 1988 4: 1989 5: 1990 6: 1991 7: 1992 8: 1993 9: 1994 10: 1995 11: 1996 12: 1997 13: 1998 14: 1999 15: 2000 16: 2001 17: 2002 18: 2003 19: 2004 20: 2005 21: 2006 22: #最後にEnterを押す
これで21年分の年のデータが、yearに入った。試しに
>year
と入力してみよう。下のようになるはずだ。
[1] 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 [16] 2001 2002 2003 2004 2005 2006
同様にして、m_k, f_k, m_h, f_hについても値を入力しておこう。
それでは最も基本的なグラフ作成関数であるplot()を使ってみよう。操作は、以下のように入力するだけ。
>plot(year,m_k)
下のようなグラフが表示されただろうか?
&ref(): File not found: "#6_2.gif" at page "授業/H26/情報処理/07";
折れ線グラフにしたければ、こうやってみるといい。
> plot(year,m_k, type="l")
グラフにいろんな工夫をしたい場合は、 http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/48.html を読んでみよう。
まず最初に参考書の紹介だが、Rには様々な参考書が出版されているので、どれか一冊を選んで買ってきて、随時参照しながら操作をするといいだろう。フリーのオンライン情報だけを使って使いたい人は、次のようにするといい。
1. Rの命令一覧が載っている説明書のPDF(上記)を画面に表示させる 2. Adobe Readerの検索機能を使って、行いたい処理を検索 3. 説明を読んで入力すべき命令文をコピー 4. Rにペーストして、値を編集して実行
こうやって、常に説明書を参照しながら操作すれば、命令を覚える必要は無い。