R.graph
!!!boxplot
{{outline}}
!!その意味するもの

*データの分布を見る（比較する）
*真ん中の太い線：中央値 Median（50%）、平均ではないので注意
*箱の範囲：25%から75%の範囲（これを四分範囲と呼ぶ）（つまり、半分のデータはこの範囲に入る）
*ひげの範囲：箱の端から箱の長さの1.5倍以内にある「実際の」数値の最大のもの最小のもの
*外れている○印：外れ値（ひげの範囲外のもの）
[金先生による図解|http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/05.files/image022.jpg]

!なぜ、平均と標準偏差ではないか
*データのばらつき具合（分布）は多様。（さまざまな分布がある）
*平均（相加平均）（Mean）と標準偏差は、「正規分布」（normal distribution）を前提としている。
*正規分布を前提としていないデータも、これ一つでばらつき具合を見て取れるところが便利。


!!例１（データの型　その１）
*二種類のデータを比較できるように箱ひげ図を描いてみる。
!1) データは、以下の形式（タブ区切り）でテキストファイル保存
,group,ms
,High,438 
,High,374 
,High,313 
,High,337 
,High,393 
,High,432 
,High,380 
,High,390 
,High,354 
,High,322 
,High,328 
,High,305 
,High,386 
,High,348 
,High,271 
,High,398 
,High,401 
,High,380 
,High,324 
,High,347 
,High,350 
,High,234 
,High,327 
,High,375 
,High,325 
,High,338 
,High,366 
,High,348 
,High,398 
,High,290 
,High,384 
,High,443 
,High,303 
,High,343 
,High,358 
,High,393 
,High,363 
,High,411 
,High,389 
,High,379 
,High,246 
,High,408 
,High,393 
,High,326 
,High,405 
,High,321 
,High,353 
,High,361 
,Low,343 
,Low,470 
,Low,337 
,Low,353 
,Low,327 
,Low,326 
,Low,332 
,Low,393 
,Low,395 
,Low,435 
,Low,375 
,Low,311 
,Low,331 
,Low,303 
,Low,331 
,Low,369 
,Low,313 
,Low,351 
,Low,374 
,Low,390 
,Low,362 
,Low,285 
,Low,382 
,Low,298 
,Low,347 
,Low,375 
,Low,380 
,Low,364 
,Low,429 
,Low,375 
,Low,401 
,Low,307 
,Low,401 
,Low,394 
,Low,350 
,Low,351 
,Low,380 
,Low,340 
,Low,398 
,Low,351 
,Low,458 
,Low,427 
,Low,311 
,Low,341 
,Low,389 
,Low,363 
,Low,334 
,Low,386 
!2) Rで読み込む
 items <- read.table(choose.files(), header=T, sep="\t")
!3) 各グループの値だけを取り出す
 hi <- c(items$ms[items$group=="High"])

 li <- c(items$ms[items$group=="Low"])

!!例２（データの型　その２）

!1) データは、以下の形式（タブ区切り）でテキストファイル保存


,Hi,Lo
,438,343
,374,470
,313,337
,337,353
,393,327
,432,326
,380,332
,390,393
,354,395
,322,435
,328,375
,305,311
,386,331
,348,303
,271,331
,398,369
,401,313
,380,351
,324,374
,347,390
,350,362
,234,285
,327,382
,375,298
,325,347
,338,375
,366,380
,348,364
,398,429
,290,375
,384,401
,443,307
,303,401
,343,394
,358,350
,393,351
,363,380
,411,340
,389,398
,379,351
,246,458
,408,427
,393,311
,326,341
,405,389
,321,363
,353,334
,361,386
!2) Rで読み込む
 hilo <- read.table(choose.files(), header=T, sep="\t")



!3) 各グループの値だけを取り出す
 hi <- hilo$Hi

 lo <- hilo$Lo
!4) 箱ひげ図を描く
 boxplot(hi, lo)
!!図に説明を足す
*mainでタイトル
*ylabでｙ軸のラベル
*names=c("   ", "    ") で各箱の名前
*ylim=c(下限値, 上限値)
*yaxp=c(下限値, 上限値, 目盛の数)
 boxplot(hi, lo, main="High vs. Low", ylab="ms", names=c("High","Low"))

!5) メニューのファイルから「別名で保存」で、PDFファイルで保存できる。
*もしくは、以下のコマンドでファイル保存。
 png("J1boxplot.png")
 boxplot(J1, main="Japanese all data", ylab="freq.")
 dev.off()

!!外れ値は具体的に何なのか？　boxplotの中身を見てみる。
{{ref_image J1boxplot.png}}
*boxplotのコマンドの結果を変数に入れてしまう！
 j1 <- boxplot(J1, main="Japanese all data", ylab="sentence length")
*変数jiの中身が、boxplotの中身
*中身のうち、箱ひげの図の基本的な数値は、$statで出る。
 > j1$stat
      [,1]
 [1,]    2
 [2,]    4
 [3,]    7
 [4,]   10
 [5,]   19
 attr(,"class")
        V1 
 "integer" 
*上記の、[5, ]が箱ひげの「ひげ」の最大値。それより上が「外れ値」となる。
*外れ値は、$out
 > j1$out
  [1] 21 21 25 29 20 22 20 20 22 20 23 21 20 24 21 21 24 22 22 20 23 22 25 20 20
 [26] 23 21 22 21 23 22 24 20 36 21 21 29 22 24 27 25 20 22 23 29 20 21 24 24 21
 [51] 20 22 29 22 23 23 20 23 22 27

!!stripchart()と組み合わせる