Rで解析：多変数の関係を表現するのに便利！「corrplot」パッケージ

多変数の関係を表現するのに便利なパッケージの紹介です。基本的な利用は実行コマンドの内容で十分かと思います。他のオプションはパッケージヘルプを確認してください。

上部と下部でプロット内容を簡単に変更することができるので、オススメなパッケージです。

なお、ggplot2パッケージを利用したパッケージも参考までに紹介します。好みに合わせて使い分けしてはいかがでしょうか。

・Rで解析：多変数の関係把握に便利です！！「ggcorrplot」パッケージ
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-381/

パッケージバージョンは0.92。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("corrplot")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("corrplot")

#相関係数の計算:statパッケージ:corコマンド
#データにはdarasetsパッケージのmtcarsを使用
CorResult <- cor(mtcars, method = "pearson")

#結果をプロット:corrplotコマンド
#プロット内容を指定:methodオプション;"circle","square","ellipse","number",
#"shade","color","pie"が指定可能
#プロット位置を指定:typeオプション;full:全面,lower:下部,upper:上部
#シンボル色を指定:colオプション
corrplot(corr = CorResult, method = "ellipse", type = "upper",
         col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))

#プロットの内容を上部,下部で変更してプロット:corrplot.mixedコマンド
#下部のプロット内容を指定:lower;指定内容はcorrplotコマンドと共通
#上部のプロット内容を指定:upper;指定内容はcorrplotコマンドと共通
#シンボル色を指定:colオプション
corrplot.mixed(corr = CorResult, lower = "square", upper = "number",
               lower.col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10),
               upper.col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))

出力例

・corrplotコマンド

・corrplot.mixedコマンド

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！