超入門！　Rでできるビジュアル統計学　学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル 第2版

改訂にあたり
はじめに

Part 1　Rの紹介と前準備
1．RとR Studioの基本
2．データの前処理
3．ggplot2の基本
4．データの種類について
本書で使用するsample.csvについて
本書で使用するパッケージのインストールについて

Part 2　質的な変数のグラフ
第1章　データタイプ1（質的な変数・一変量）
1．棒グラフ（Bar chart）
2．円グラフ（Pie chart）
第2章　データタイプ2〔質的な変数・二変量以上（サブグループ）〕
1．横並び棒グラフ（Grouped bar chart）
2．積み上げ棒グラフ（Stacked bar chart）
第3章　データタイプ3〔質的な変数・二変量以上（独立したリスト）〕
1．ベン図（Venn diagram）
2．サンキー図（Sankey diagram）
第4章　データタイプ4〔質的な変数・二変量以上（入れ子）〕
1．ツリーマップ（Treemap）

Part 3　量的な変数のグラフ
第5章　データタイプ5（量的な変数・一変量）
1．箱ひげ図（Box-whisker plot）
2．ヒストグラム（Histogram）
3．密度プロット（Density plot）
第6章　データタイプ6（量的な変数・二変量）
1．散布図（Scatter plot）
2．折れ線グラフ（Line graph/Line chart）
3．面グラフ（Area chart）
第7章　データタイプ7（量的な変数・多変量）
1．バブルプロット（Bubble plot）
2．ヒートマップ（Heatmap）
3．レーダーチャート（Radar chart/Spider web）

Part 4　地理空間データの可視化
第8章　データタイプ8（地理空間データ）
1．基本マップ（Background map）
2．コロプレスマップ（Choropleth map）
3．カルトグラム（Cartogram/Value-area map/Anamorphic map）
4．バブルマップ（Bubble map）

Column
グラフ描画の基本
カラーグラフの可視化
カラーを使わない可視化
日本語を使用したグラフを描く
各グラフの特徴を整理してみよう
Rでデータの不確実性を描く
広い範囲の読み手にデータを伝える可視化のコツ
地理空間データについて気をつけること
初めてRで地理データを活用したグラフを描きました
jpmeshパッケージによる地域メッシュの可視化

Training
1　練習データでグラフを描いてみよう！
2　練習データでグラフを描いてみよう！
3　練習データでグラフを描いてみよう！

参考文献
本書を進める上で参考になる図書
索引
あとがき
著者紹介