反復測定データの平均値の折れ線グラフを R で書く方法

反復測定データの群ごと時点ごとの平均値を結んだ折れ線グラフを書く方法

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反復測定データと平均値の折れ線グラフ
サンプルデータとグループ別集計
平均値の折れ線グラフ
まとめ
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反復測定データと平均値の折れ線グラフ

反復測定データとは、同じ対象者がある決まった時点で何回か測定した値がアウトカムのデータである

例えば、今回のサンプルデータのように、8, 10, 12, 14 歳の時の測定値といったような、ある一定期間に繰り返し測定したデータを指す

このようなデータを取得したあとは、測定時点ごと、興味がある比較群ごとに平均値を計算して、図示するのがおすすめである

取得したデータの傾向が見て取れるので、統計解析結果を読み違えることがなくなる

サンプルデータとグループ別集計

サンプルデータは、R の nlme パッケージに含まれる Orthodont というデータセットである

このデータは、男児 16 例と女児 13 例の 8, 10, 12, 14 歳時の下垂体から翼上顎裂と呼ばれる部分までの距離を頭蓋骨の X 線撮影像で測定した値である

データは以下のように縦方向に繰り返し測定値が並んでいるデータセットである

> head(Orthodont)
  distance age Subject  Sex
1     26.0   8     M01 Male
2     25.0  10     M01 Male
3     29.0  12     M01 Male
4     31.0  14     M01 Male
5     21.5   8     M02 Male
6     22.5  10     M02 Male

まずは、dplyr パッケージの group_by 関数を使って、性別・年齢別の Distance の平均値、標準偏差、n を集計する

data('Orthodont', package = 'nlme')

library(dplyr)

df <- Orthodont %>%
  group_by(Sex, age) %>%
  summarise(mean=mean(distance), sd=sd(distance), n=n())

df

集計した結果は、以下のとおり

> df
# A tibble: 8 × 5
# Groups:   Sex [2]
  Sex      age  mean    sd     n
  <fct>  <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 Male       8  22.9  2.45    16
2 Male      10  23.8  2.14    16
3 Male      12  25.7  2.65    16
4 Male      14  27.5  2.09    16
5 Female     8  21.2  2.12    11
6 Female    10  22.2  1.90    11
7 Female    12  23.1  2.36    11
8 Female    14  24.1  2.44    11

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平均値の折れ線グラフ

集計結果を使って、平均値の折れ線グラフを書いていく

ggplot2 パッケージの ggplot() を使って書く

library(ggplot2)

ggplot(data=df, aes(x=age, y=mean, group=Sex, linetype=Sex))+
  geom_line(position=position_dodge(0.3))+
  geom_point(size=3, position=position_dodge(0.3))+
  geom_errorbar(aes(ymax=mean+sd, ymin=mean-sd), width=0.3,
                position=position_dodge(0.3))+
  labs(x='Age (years)', y='Distance')+
  theme_classic()