So zeichnen sie boxplots mit mittelwerten in r (mit beispielen)
Sie können die folgenden Methoden verwenden, um einen Boxplot mit einem Durchschnittswert in R zu zeichnen:
Methode 1: Verwenden Sie Base R
#create boxplots boxplot(df$values~df$group) #calculate mean value by group means <- tapply(df$values, df$group, mean) #add means as circles to each boxplot points(means, pch= 20 )
Methode 2: Verwenden Sie ggplot2
library (ggplot2)
#create boxplots with mean values shown as circles
ggplot(df, aes(x=group, y=values, fill=group)) +
geom_boxplot() +
stat_summary(fun=mean, geom=' point ', shape= 20 )
Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen in R verwendet wird:
#create data frame
df <- data. frame (team=rep(c('A', 'B', 'C'), each= 5 ),
points=c(4, 4, 5, 6, 8, 7, 6, 8, 9, 12,
11, 12, 13, 16, 18))
#view first six rows of data frame
head(df)
team points
1 to 4
2 to 4
3 to 5
4 to 6
5 to 8
6 B 7
Beispiel 1: Boxplots mit Durchschnittswerten in Basis R erstellen
Der folgende Code zeigt, wie man Boxplots mit Durchschnittswerten in Basis R erstellt:
#create boxplots boxplot(df$points~df$team) #calculate mean value by group means <- tapply(df$points, df$team, mean) #add means as circles to each boxplot points(means, pch= 20 , cex= 1.5 )
Die schwarzen Linien in jedem Boxplot stellen den Medianwert dar und die schwarzen Kreise in jedem Boxplot stellen den Mittelwert dar.
Hinweis : Ändern Sie den Wert des Arguments cex , um die Größe des Kreises zu ändern.
Beispiel 2: Boxplots mit Durchschnittswerten in ggplot2 erstellen
Der folgende Code zeigt, wie man Boxplots mit Durchschnittswerten in ggplot2 erstellt:
library (ggplot2) #create boxplots with mean values ggplot(df, aes(x=team, y=points, fill=team)) + geom_boxplot() + stat_summary(fun=mean, geom=' point ', shape= 20 , size= 8 ) + theme(legend. position = ' none ')
Die schwarzen Linien in jedem Boxplot stellen den Medianwert dar und die schwarzen Kreise in jedem Boxplot stellen den Mittelwert dar.
Hinweis : Ändern Sie den Wert des Größenarguments in der Funktion stat_summary() , um die Größe des Kreises zu ändern.
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Tutorials bieten zusätzliche Informationen zu Boxplots:
Wann sollten Sie einen Boxplot verwenden? (3 Szenarien)
So identifizieren Sie Asymmetrie in Boxplots
So vergleichen Sie Boxplots