ggstatsplot

R
ggplot2

ggstatsplot

• ggstatsplot
• 例えばヒストグラム
• 普通はこのように↓
• gghistostatsを使うとこのように↓
• グループ分けして見ることも
• 二群の差
• ggbetweenstats
• grouped_ggbetweenstats
• 二群の差（対応あり）
• サンプルデータは、杉浦・岩崎 (2003)
• ggwithinstats
• grouped_ggwithinstats
• ノンパラメトリックな場合
• 散布図
• ggscatterstats
• 年齢（AgeSubject）が、oldとyoungとある。ひょっとして、年齢で反応時間が違うかも。
• 二群の差は、ggbetweenstats
• grouped_ggscatterstats

Patil, I. (2021). Visualizations with statistical details: The 'ggstatsplot' approach.
     Journal of Open Source Software, 6(61), 3167, doi:10.21105/joss.03167

https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot/articles/ggstatsplot.html
https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot/

• 統計分析値ともにグラフも描いてくれる。
• 統計部分の見方
  • https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot/articles/ggstatsplot.html#benefits

# ggstatsplot
install.packages("ggstatsplot")
library(ggstatsplot)

 例えばヒストグラム

• サンプルのデータは、languageR内のlexdec

普通はこのように↓

hist(lexdec$RT)

gghistostatsを使うとこのように↓

gghistostats(lexdec, x=RT)

グループ分けして見ることも

grouped_gghistostats(lexdec, x=RT, 
                     grouping.var=NativeLanguage, 
                     plotgrid.args=list(nrow=2))

 二群の差

ggbetweenstats

ggbetweenstats(lexdec,
                      x=Complex,
                      y=RT
                       )

• 語の複雑さにより反応時間に、違いがあるとは言えない。
• しかし、母語話者と非母語話者のデータが混ざっている、、、

grouped_ggbetweenstats

grouped_ggbetweenstats(lexdec,
                       x=Complex,
                       y=RT,
                       grouping.var=NativeLanguage,
                       #pairwise.display = "significant",
                       #p.adjust.method = "fdr",
                       plotgrid.args=list(nrow=2))

• 英語母語話者は、p=0.76で、複雑な語と単純な語の差は、有意ではない。
• 非母語話者は、p=0.03で、有意。

• 検定結果の表示が詳しすぎるので、表示しないようにするには

  results.subtitle = FALSE

 二群の差（対応あり）

サンプルデータは、杉浦・岩崎 (2003)

ggwithinstats

• 事前、事後、遅延での正答率の差

ggwithinstats(
  data    = sugi_iwa.dat2,
  x       = time,
  y       = score
)

grouped_ggwithinstats

• 統制項目（学習しなかった項目）と実験項目（学習した項目）を分けてみる

grouped_ggwithinstats(
  data    = sugi_iwa.dat2,
  x       = time,
  y       = score,
  grouping.var    = cond,
  #outlier.tagging = TRUE,
  #outlier.label   = ID
  )

• オプションのoutlierをつけると、外れ値を表示
• 外れ値のラベルを指定すれば、値ではなく、外れていた人を表示

• 学習しなかった項目は、スコアは変化が見られない。
• 学習した項目は、学習直後にスコアが上がり、遅延テストではスコアが下がる。
  • 下がるといっても学習前よりはスコアは高い。

 ノンパラメトリックな場合

type = "nonparametric",

を入れるだけ！

 散布図

ggscatterstats

ggscatterstats(english,
               x=WrittenFrequency,
               y=RTlexdec
                 )

• 相関係数は -0.43
• しかし、どうも反応時間に二つ山があるみたい

年齢（AgeSubject）が、oldとyoungとある。ひょっとして、年齢で反応時間が違うかも。

g <- ggplot(english)
g <- g + aes(RTlexdec, fill=AgeSubject)
g <- g + geom_density(alpha=.7)
plot(g)

二群の差は、ggbetweenstats

ggbetweenstats(english,
                       x=AgeSubject,
                       y=RTlexdec)

grouped_ggscatterstats

• 二つのグループに分けてみる

grouped_ggscatterstats(english,
               x=WrittenFrequency,
               y=RTlexdec,
               grouping.var=AgeSubject,
               plotgrid.args=list(ncol=2)
                 )