久しぶりにRコマンダーをRStudioから起動してみた。

日本語の扱いについてGeminiに確認してみた。

衆院選福岡11区のデータをRコマンダーで読み込んでみた。RStudioを使った場合と同じ結果が出てきた。しかし、日本語の政党名が文字化けしてしまうので問題がある。

Rコマンダーが作成した以下のスクリプトをRStudioで実行し、日本語の政党名を略号(アルファベット)に置き換えることによって対処した。

Replace with Main Title
=======================
### Your Name
### `r as.character(Sys.Date())`

```{r}
# include this code chunk as-is to set options
knitr::opts_chunk$set(comment=NA, prompt=TRUE, out.width=750, fig.height=8, fig.width=8)
library(Rcmdr)
library(car)
library(RcmdrMisc)
library(FactoMineR) # これを追加した
```

```{r}
# include this code chunk as-is to enable 3D graphs
# library(rgl)
# knitr::knit_hooks$set(webgl = hook_webgl)
# ここは実行されないようにした
```

```{r}
Dataset <- read.table("/Users/moteki/Desktop/data11ku_PC.csv", 
header=TRUE, stringsAsFactors=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", 
  strip.white=TRUE)
```

```{r}
Dataset.CA<-Dataset[c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", 
"12", "13", "14", "15") ,c("JCP", "RS", 
  "CDP", "DPP", "JIP", "SDP", "LDP", "NKP", "SAN", "Shiki", "Takeda", "Murakami")]
```

```{r}
res<-CA(Dataset.CA, ncp=5, row.sup=NULL, col.sup=NULL, graph = FALSE)
```

```{r}
print(plot.CA(res, axes=c(1, 2), col.row="red", col.col="blue", 
label=c("col", "col.sup", "row", "row.sup")))
```

```{r}
summary(res, nb.dec = 3, nbelements=10, nbind = 10, ncp = 3, file="")
```

```{r}
remove(Dataset.CA)
```

結果の要約とグラフ

スクリプトを書き換えて地域の略号で表示されるようにした(行名の書き換え)。

```{r}
municipality <- Dataset[,1]
rownames(Dataset) <- municipality
```
```{r}
Dataset.CA<-Dataset[c(1:15) ,c("JCP", "RS", 
  "CDP", "DPP", "JIP", "SDP", "LDP", "NKP", "SAN", "Shiki", "Takeda", "Murakami")]
```

次のものは、RStudioで作成した(Geminiが示したスクリプトを実行)。作成日が表示されるようになっている。

```{r}
library(ggplot2)

today <- as.character(Sys.Date())

# 資料の数値（寄与率）に基づいたサンプルデータ
# Dim 1: 64.92%, Dim 2: 18.14%
dims <- data.frame(
  Dimension = c("Dim 1", "Dim 2", "Dim 3", "Dim 4"),
  Variance = c(64.925, 18.138, 8.199, 4.886)
)

ggplot(dims, aes(x = Dimension, y = Variance)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  geom_text(aes(label = paste0(Variance, "%")), vjust = -0.5) +
  labs(title = "対応分析における各次元の寄与率",
          subtitle = paste("作成日:", today),
       x = "次元",
       y = "説明される分散の割合 (%)") +
  theme_minimal(base_family="HiraKakuProN-W3")
```

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→ 衆院選2024年福岡11区の政党と候補者の対応分析