拓端tecdat|R语言中绘制箱形图的替代品:蜂群图和小提琴图
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原文出处:拓端数据部落公众号
箱形图 非常有用,因为它们不仅指示中间值,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是,也有一些图提供了一些附加信息。在这里,我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案:蜂群图和小提琴图。
蜂群图
原则上,蜂群图类似于一维散点图,因为它将单个测量结果显示为点。但是,不同之处在于,蜂群图采用了一种逻辑,以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠。
那么,什么时候应该使用蜂群图?由于蜂群图中的点不应重叠,因此此类图仅适用于相对少量的测量。如果测量结果显示不同的组,则它们也适用,因为各个点可以相应地着色。
在R中使用蜂群图
我们将使用 warpbreaks数据集 来举例说明绘图的用法。
# 选择 1: 按颜色分组
beeswarm(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks,main = "Beeswarm of breaks versus wool and tension",col = rep(c("red", "blue"), 3))
# 选项2:为单个点着色
蜂群图也可以通过以下方式与箱形图组合:
beeswarm(breaks ~ wool, data = warpbreaks,main = "Beeswarm of breaks versus wool", add = TRUE,pwcol = as.numeric(tension), pch = 16)
小提琴图
小提琴图的想法是将箱形图和密度图结合起来。由于该图依赖于密度估计,因此只有在有足够数量的数据可用于获得可靠估计时,该图才有意义。否则,估计的密度可能表示数据中实际上没有的趋势。
在R中创建小提琴图
为了演示小提琴图与箱形图的不同之处,请比较以下两种表示形式:
grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2)
在这种情况下,我们看到了小提琴情节的限制,对于小样本量 。 另一方面,箱形图显示,实际上只有两个测量值大于60。
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