Dog Days Are Over

Rで文字列を並び替えると、当然ながら、アルファベット順やあいうえお順になります。
つまり、例えば、

> x <- sample(c("a","b","c"),20,rep=T)
> x
[1] "c" "a" "a" "c" "b" "c" "b" "c" "c" "b" "a" "a"
[13] "c" "c" "b" "c" "c" "a" "a" "c"
> sort(x)
[1] "a" "a" "a" "a" "a" "a" "b" "b" "b" "b" "c" "c"
[13] "c" "c" "c" "c" "c" "c" "c" "c"

です。
しかしこれでは困る場合があります。例えばc,a,bの順番に並べたいときもあるわけです。
こういうときは次のようにします。

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Rで棒グラフを作ること自体は簡単ですが、レポートに使うためには次のことをクリアしたいところです。

①誤差棒をつける（標準偏差SDは必須です）
②斜線で色を塗る（レポートでは白黒しか使わないことが多いので）
③要因が2つ以上の場合はグラフを細かく分ける

ネットで探すとRTipsなどに実例が乗っていますが、いかんせんドのつく素人には分かりにくいです。
関数で定義してたり文字サイズ変更などのオプションも併記されてたりするので。

そこで今回はもっとも短い手順で誤差棒付き斜線棒グラフを作ります。
1要因の場合と2要因の場合を順番に作っていきます。

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2014/01/25追記
このページで紹介している方法を使用する必要はなくなりました。
井関龍太先生のホームページにある最新版（anovakun_440.txt以降）を落とすことで、repAnovaを使用する必要なく分散分析を行うことが可能になりました。
やり方も簡単なので先生の解説に従ってください。

「どんな種類の分散分析も」というのは、例えば、

・2要因分散分析や3要因分散分析
・対応ありの分散分析
・ある要因には対応があり、他の要因には対応がないような分散分析

などのことです。では始めます。

まず分散分析にあたって2つのソースをダウンロードし、またそれらを使える状態にします。

①井関龍太先生のホームページからanovakun_433.txtを落とします。
②十河宏行先生のホームページからrepAnova.Rを落とします。
③anovakun_433.txtをanovakun_433.Rに変えます（拡張子の変更）。

④Rの作業ディレクトリを変更します。面倒な人はデスクトップに移動してください。
　（「ファイル」→「ディレクトリの変更」で、「デスクトップ」を探して指定する）
⑤anovakun_433.RとrepAnova.Rを作業ディレクトリ
　（デスクトップを指定した人はデスクトップ）に移動します。

ここまでで下準備終了です。
この後いよいよ分散分析を行います（上手くいけば3行で終わりますが）。

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Rで分散や標準偏差を求める関数は、

var　…　不偏分散：　（偏差平方和）÷（n-1）
sd …　不偏標準偏差：　{（偏差平方和）÷（n-1）｝の平方根

の2つとなっており、標本分散や標本標準偏差を求める関数は見当たりません。
このとき、varを（n-1）倍してnで割り直せば、不偏分散から標本分散を再算出できるので、次のような関数を定義します。

var.p <- function(x) { (length(x)-1)/length(x) * var(x) }
sd.p <- function(x) { sqrt (var.p(x)) }

pはpopulationのことです。excelで標本分散を求める関数var.pと同じ名です。
意味は「varを求める（ただしデータを母集団=populationとして扱う）」ということです。