Rデータフレームの包括的な統計要約を取得する方法（fBasicsパッケージ活用）

Rの標準的な summary() 関数では、最小値、第1四分位数、中央値、平均値、第3四分位数、最大値といった基本的な統計量しか得られません。しかし、実務的なデータ分析では、分散、標準偏差、歪度、尖度といった記述統計も頻繁に必要となります。

fBasicsパッケージの basicStats() 関数を使う

fBasics パッケージの basicStats() 関数を使用すると、これらすべての統計量を一度に取得できます。

パッケージの読み込み

library(fBasics)

実践例1: mtcars データセット

R標準搭載の mtcars データを用いて確認してみましょう。

データの確認

data(mtcars)
head(mtcars, 20)

包括的な統計要約の取得

basicStats(mtcars)

出力結果の見方

実行すると、各変数（mpg, cyl, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb）ごとに以下の統計量が出力されます。

• nobs: 有効観測数
• NAs: 欠損値の数
• Minimum / Maximum: 最小値 / 最大値
• 1. Quartile / 3. Quartile: 第1四分位数 / 第3四分位数
• Mean / Median: 平均値 / 中央値
• Sum: 総和
• SE Mean: 平均の標準誤差
• LCL Mean / UCL Mean: 平均の下側/上側信頼限界（デフォルト95%）
• Variance / Stdev: 分散 / 標準偏差
• Skewness: 歪度（分布の非対称性）
• Kurtosis: 尖度（分布の尖り具合）

実践例2: trees データセット

樹木の幹周り、高さ、材積を記録した trees データでも同様に利用できます。

data(trees)
head(trees, 20)
basicStats(trees)

出力には Girth（幹周り）、Height（高さ）、Volume（材積）それぞれについて、上記と同じ統計量が表示されます。

実践例3: pressure データセット

水の蒸気圧データ pressure でも試せます。

data(pressure)
head(pressure, 20)
basicStats(pressure)

temperature（温度）と pressure（圧力）の両変数について、歪度・尖度を含む詳細な統計が得られます。圧力の分布は正の歪度（右裾が長い）と高い尖度を示しており、指数的な増加傾向が統計的にも確認できます。

まとめ

• summary() では不足する統計量（分散、標準偏差、歪度、尖度、信頼区間など）を一括取得可能
• fBasics::basicStats() は数値型データフレーム/行列に直接適用できる
• 探索的データ分析（EDA）の初期段階でデータの分布特性を素早く把握するのに最適

より高度な記述統計や可視化と組み合わせたい場合は、psych::describe() や skimr::skim()、summarytools::dfSummary() なども併せて検討するとよいでしょう。