データを増やしたので解析に入るが、R + mysqlを使った方が解析は速い感じがする。
特にNA、欠損データの扱いがやっぱりうまい。
ただ、データベースでint/float型にしてしまうと、空欄やNAと入力したところが0になってしまう。
データベースを作るときにはVARCHARにしておいて、数値、空欄、"NA"含めてみんな文字としてデータベースに代入。
library(RMySQL) drv<-dbDriver("MySQL") conn<-dbConnect(drv,user="XXX", password="XXX", dbname="XXXdb") d<-dbReadTable(conn,"XXXtable") dbDisconnect(conn)
こうやって読み込んだ後、
# NA、空欄を NAとし、それ以外を数値へ変換する d$BH = as.numeric(d$BH) d$BW = as.numeric(d$BW)
数値が必要なrowだけ数値に変換
でもグラフはgplot2とかでチマチマ書いていくよりprismに書き戻したほうが絶対きれいですな
だからsummarySE と
summaryPrism <- function(data=NULL) { size= dim(data)[1] vec <- c() for(i in 1:size){ vec <- append(vec, data[i,3]) # value vec <- append(vec, data[i,4]) # sd vec <- append(vec, data[i,2]) # N } return (vec) }
こいつを使って
> dfwc<-summarySE(d,measurevar="Lhratio", na.rm=TRUE, groupvars="ACS"); summaryPrism(dfwc); t.test(Lhratio~ACS, data=d) [1] 2.0498168 0.8261261 80.0000000 2.6501885 0.9033336 46.0000000 Welch Two Sample t-test data: Lhratio by ACS t = -3.7041, df = 87.201, p-value = 0.0003715 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.9225159 -0.2782275 sample estimates: mean in group 0 mean in group 1 2.049817 2.650188
裏でPrismからGrouped Tableを作成する
Rに戻って上の [1] 以下の「2.0498168 0.8261261 80.0000000 2.6501885 0.9033336 46.0000000」を
選択コピーして Prismの中のテーブルにペースト
グラフタイプはColumn mean ,error barに変更するともうグラフが書けている
pとかタイトルとかを適当に手直しすればあっというまにスライド/論文品質のグラフが書けました
ちなみにこれと似たことをgplot2でやろうとすると..
dfwc<-summarySE(d,measurevar="Lhratio", na.rm=TRUE, groupvars="ACS") p<-ggplot(dfwc,aes(y=Lhratio,x=ACS)) p+geom_point() +geom_errorbar(aes(max=Lhratio+se,min=Lhratio-se,width=0.2)) +scale_x_continuous(breaks=c(0,1),labels=c("ACS(-)","ACS(+)"))+ylab("LDL-C/HDL-C ratio")
これだけのコードを書いて、
このクオリティではダメだね
表もちまちまlatexでやっている人がいるけど、そんなんやりたくないわー
なんとかならんかな
