Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門

訳者からの序

前書き

この本を書いた理由

この本は何の本なの?

この本の構成

Rを使う理由

この本のアップデート

謝辞

第1章 Rと仲よくなろう

1.1.はじめてみる

1.2.まずは R をインストールする

1.3.RStudio をインストールする

1.4.どこからはじめるか

1.5.とりあえずデカい電卓として使ってみよう

1.6.スクリプトを書いてみる

1.7.総まとめ(ここまでの)

1.8.大事なのはパッケージ

1.9.いつでもヘルプ

1.10.本格的な例(ちょっとだけ)

1.11.最初のうち(そして今後も)うまくやっていくコツ

付録1a.課題の解答例

付録1b.ファイルの拡張子と OS による違い

第2章 データを読み込む

2.1.読み込むデータを用意する

2.2.R にデータを読み込む

2.3.読み込まれているのが自分のデータかどうか、ちゃんと確認する

2.4.ありがちなトラブル

2.5.まとめ

付録2.応用編―うまく整理されていないデータをどうにかするには

第3章 dplyrでデータを整える

3.1.各変数の統計量を見る

3.2.dplyr の命令

3.3.行や列の取り出し

3.4.データの変換と追加

3.5.ソート

3.6.ここまでのまとめと、2 つの技

3.7.データの各群の要約統計

3.8.これまでに学んだこと

付録3a.dplyr とそれを使わない方法の比較

付録3b.dplyr 応用編

第4章 データを図で見る

4.1.どんなデータでも最初に図を描く

4.2.ggplot2 の作法

4.3.箱ヒゲ図

4.4.分布の様子：数値変数のヒストグラム

4.5.プレゼンや論文に使う図を保存する

4.6.終わりに

第5章 統計解析をちゃんとした手順でやってみる

5.1.まずは R で統計解析をはじめてみよう

5.2.χ^2分割表を使った解析

5.3.二標本 t 検定

5.4.線形モデルという種類の解析法

5.5.シンプルな線形回帰

5.6.一元配置分散分析(one-way ANOVA)

5.7.まとめ

付録5.CRAN 以外からのパッケージのインストール

第6章 もっと高度な統計解析をやろう

6.1.さらに高度で複雑な統計解析

6.2.二元配置分散分析(two-way ANOVA)

6.3.共分散分析(ANCOVA)

6.4.この章の概要：解析のはじめから終わりまでの流れ

第7章 一般化線形モデル(GLM)を使ってみる

7.1. はじめに

7.2. 計数データと比率データ：ポアソン GLM

7.3. ダメなやり方がどうダメなのか、やってみる

7.4. 正しいやり方―ポアソン GLM

7.5. 計数データなのにポアソン GLM が適さないときは?

7.6. まとめとポアソン回帰の先

第8章 プロットをきれいに整える：ggplotで座標軸とテーマをいじる

8.1. ここまでに出てきたプロットの技

8.2. 新しいプロットの準備

8.3. 変えたいところはたくさんある

8.4. 軸ラベル、軸の範囲、注釈

8.5. プロット範囲と目盛り

8.6. theme() で全体の様子をいじる

8.7. まとめ

第9章 終わりに：最後のコメントとはげまし

巻末付録

巻末付録 1.データの出典

巻末付録 2.参考文献

巻末付録 3.R.Markdown

索引