{"id":964,"date":"2023-07-28T04:10:07","date_gmt":"2023-07-28T04:10:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/boxplot-raggruppato-r-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-28T04:10:07","modified_gmt":"2023-07-28T04:10:07","slug":"boxplot-raggruppato-r-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/boxplot-raggruppato-r-ggplot2\/","title":{"rendered":"Come creare un boxplot raggruppato in r utilizzando ggplot2"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>I boxplot<\/strong> sono utili per visualizzare il riepilogo a cinque cifre di un set di dati, che include:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Minimo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il primo quartile<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La mediana<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il terzo quartile<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il massimo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlato:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/baffi-di-scatola\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Una delicata introduzione ai boxplot<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fortunatamente, \u00e8 facile creare boxplot in R utilizzando la libreria di visualizzazione <a href=\"https:\/\/ggplot2.tidyverse.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ggplot2<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Implica anche la creazione di boxplot <em>raggruppati<\/em> in base a una particolare variabile in un set di dati.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra l&#8217;aumento di efficienza di 150 giocatori di basket di tre squadre diverse sulla base di due diversi programmi di allenamento:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define variables<\/span>\nteam=rep(c('A', 'B', 'C'), <span style=\"color: #3366ff;\">each<\/span> =50)\nprogram=rep(c('low', 'high'), <span style=\"color: #3366ff;\">each<\/span> =25)\nincrease=seq(1:150)+sample(1:100, 100, replace= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset using variables<\/span>\ndata=data.frame(team, program, increase)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of dataset<\/span> \nhead(data)\n\n  team program increase\n1 A low 62\n2 A low 37\n3 A low 49\n4 A low 60\n5 A low 64\n6 A low 105\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare il seguente codice per creare boxplot che mostrano l&#8217;aumento dell&#8217;efficienza dei giocatori, raggruppati per squadra e popolati in base al programma di allenamento:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + \n  <span style=\"color: #3366ff;\">geom_boxplot<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10113 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/groupeboxplotr1.png\" alt=\"Boxplot clusterizzato in R\" width=\"396\" height=\"405\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare una sintassi simile per creare boxplot che mostrano l&#8217;aumento dell&#8217;efficienza dei giocatori, raggruppati per programma di allenamento e popolati per squadra:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(data, aes(x=program, y=increase, fill=team)) + \n  <span style=\"color: #3366ff;\">geom_boxplot<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10114 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/groupeboxplotr2.png\" alt=\"Boxplot clusterizzato in R\" width=\"401\" height=\"413\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;alternativa simile consiste nell&#8217;utilizzare <strong>faceting<\/strong> , in cui ciascun sottogruppo viene visualizzato nel proprio pannello:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + \n  <span style=\"color: #3366ff;\">geom_boxplot<\/span> () +\n  <span style=\"color: #3366ff;\">facet_wrap<\/span> (~program)<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10116 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/groupeboxplotr3.png\" alt=\"Boxplot in R raggruppati per sfaccettatura\" width=\"404\" height=\"411\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seconda dei dati con cui stai lavorando, la creazione di facet potrebbe o meno soddisfare le tue esigenze di visualizzazione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/rimuovere-gli-outlier-nei-boxplot-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come rimuovere gli outlier nei boxplot in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/grafici-affiancati-ggplot2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come creare grafici affiancati in ggplot2<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-migliori-temi-ggplot2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Una guida completa ai migliori temi ggplot2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I boxplot sono utili per visualizzare il riepilogo a cinque cifre di un set di dati, che include: Minimo Il primo quartile La mediana Il terzo quartile Il massimo Correlato: Una delicata introduzione ai boxplot Fortunatamente, \u00e8 facile creare boxplot in R utilizzando la libreria di visualizzazione ggplot2 . 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