【初心者向け】R studioのおすすめパッケージとインストール方法

2023年10月8日2024年12月24日

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こんにちは。ほしのはやしです。
R studioをインストールしたけれど、その後どうすればよいか途方にくれてしまうことありますよね。

特にRを使い始めたばかりの初心者にとって、「パッケージ」という言葉を耳にすることが多いかもしれません。
この記事では、パッケージとは何か、そしてなぜRでのデータ分析において重要かをわかりやすく解説します。

合わせて、パッケージの導入手順と必須パッケージについても紹介します。

パッケージとは？

パッケージとは、特定の目的に特化した関数やデータセット、ドキュメントをまとめたものです。

R本体だけではできることが限られているため、追加のパッケージをインストールすることで、データ分析や可視化、統計モデリングなどを効率的に行うことができます。

Rのパッケージを活用することで、次のようなメリットがあります。

簡単に高度な分析が可能

多くのパッケージは、専門家によって開発されており、高度な統計やモデリング手法が簡単に利用できるようになっています。

例えば、ggplot2を使えば、わずかなコードで美しいグラフを作成できます。

時間の節約

一からコードを書く必要がなく、パッケージに組み込まれている関数を呼び出すだけで、複雑な処理を実行できます。

星柴くん

R studioを楽に使うためにはパッケージをしっかりインストールして使えるようになることが大事なのだ！

パッケージの導入・インストールの手順

最初に、パッケージの導入・インストール方法についてご説明します。

R studioを起動したら、デフォルトの画面で右下のところのタブに「Packages」があります。
その中にある「Install」というボタンをクリックします。

ポップアップ窓の「Packages」にインストールしたいパッケージ名を入れるだけ！

以下のようなエラーが出る場合は、日本語でユーザー名を入力していることが原因でパッケージがインストールできなくなります。最も簡単にエラーを回避できる方法は、下記のページを参考にしてください。
http://nineworks2.blog.fc2.com/blog-entry-123.html

パッケージのイントールは１回すれば大丈夫です！
その後使用したい場合は『library(パッケージ名)』でパッケージを呼び出すことで使用できます！

必須パッケージ

ここでは、研究における統計解析において、絶対に入れておいた方がよいパッケージについてご紹介します！

tidyverse

これがないと始まらないというレベルで必須のパッケージです。
一つのプログラムというより、必須のパッケージをまとめたセットというイメージです。
具体的には以下のパッケージをまとめたものになります。

✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4 ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0 ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1 ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0 ✔ purrr 1.0.11.

dplyr: データを操作、抽出、加工するためのパッケージ
readr: ファイルを幅広く読み込むためのパッケージ
forcats: factor型のデータを幅広く操作するためのパッケージ
stringr: 文字列を幅広く操作するためのパッケージ
ggplot2: 図を作成するためのパッケージ
tibble: tibbleというデータフレームを作成、操作するためのパッケージ
lubridate: 時刻を幅広く操作するためのパッケージ
tidyr: “Tidy data” を作成、操作するためのパッケージ
purrr: 関数型プログラミングを実行するためのパッケージ

他にも、パイプ演算子（%>%）という便利なコードも使えるようになります。

patchwork

複数の図を組み合わせて１枚のpdfやtiffで出力したい…
そんなときに非常に簡単なスクリプトで思い通りに並べることができます。

詳しくはオリジナルサイトをチェック！
https://patchwork.data-imaginist.com/

gtsummary

何本も論文を書いていると…Patients characteristicsいつも体裁が一緒！ということに気づきますよね。
統計ソフトで計算した結果を、エクセルやパワポに貼り付けて数時間溶かす…。
R studioでgtsummaryを使ってからは、本当に楽になりました。
絶対オススメのパッケージです！

詳しくはcheet sheetをチェック！
https://raw.githubusercontent.com/rstudio/cheatsheets/main/gtsummary.pdf

openxlsx

平均値比較したり、回帰分析したり、結果が出たらエクセルで体裁を整えたいときに使用します。
非常に簡単にエクセルファイルで保存できる便利なパッケージです！

library(openxlsx)
write.xlsx(出力したデータ名, file = “好きなファイル名.xlsx”)
このスクリプトだけでエクセル保存ができる優れもの！！

ggpubr

論文向けの図表作成を簡単に実現。
複雑なカスタマイズが不要で、ggplot2の拡張として使用可能になります！

rstatix

統計解析をよりシンプルに実行可能。
データの前処理から解析結果の可視化まで、統計ワークフロー全体を効率化。

全部をまとめてインストールするためのコード

ご紹介したパッケージをまとめてインストールするためのコードを記載します。
コピペして使えますのでぜひご利用ください！！

# 必要なパッケージをリストアップ
packages <- c("tidyverse", "patchwork", "gtsummary", "openxlsx", "ggpubr", "rstatix")

# 未インストールのパッケージをチェックしてインストール
install_if_missing <- function(pkg) {
  if (!requireNamespace(pkg, quietly = TRUE)) {
    install.packages(pkg)
  }
}

# 各パッケージをインストール
sapply(packages, install_if_missing)

# インストールされたパッケージをロード
lapply(packages, library, character.only = TRUE)

# 確認メッセージ
cat("以下のパッケージがインストールおよびロードされました:\n")
cat(packages, sep = ", ")