Ggplot2 ဖြင့် အုပ်စုလိုက် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းကို ဘယ်လိုဆွဲမလဲ။

R visualization package ggplot2 ကိုအသုံးပြု၍ အုပ်စုဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းကိုဆွဲရန် အောက်ပါအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။

 ggplot(df, aes (x = x_variable, y = y_variable, color = group_variable)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = " lm ", fill = NA )

ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့တွင်အသုံးပြုနည်း၏ အတိုကောက် ဥပမာကို ပေးပါသည်။

ဥပမာ- ggplot2 ဖြင့် အုပ်စုအလိုက် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဥ်းများကို ကြံစည်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသော ကျောင်းသား 15 ဦးအတွက် အောက်ဖော်ပြပါ ကိန်းရှင်သုံးခုကိုပြသသည့် အောက်ပါဒေတာအစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။

• လေ့လာသည့် နာရီအရေအတွက်
• စာမေးပွဲရမှတ်
• လေ့လာမှုနည်းပညာ (A၊ B သို့မဟုတ် C)

 #create dataset
df <- data.frame(hours=c(1, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 4),
                 score=c(84, 86, 85, 87, 94, 74, 76, 75, 77, 79, 65, 67, 69, 72, 80),
                 technique= rep (c(' A ', ' B ', ' C '), each = 5 ))

#view dataset
df

   hours technical score
1 1 84 A
2 2 86 A
3 3 85 A
4 3 87 A
5 4 94 A
6 1 74 B
7 2 76 B
8 2 75 B
9 3 77 B
10 4 79 B
11 1 65 C
12 2 67 C
13 3 69 C
14 4 72 C
15 4 80 C

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် လေ့လာမှုနည်းစနစ်သုံးခုတစ်ခုစီအတွက် နာရီနှင့် စာမေးပွဲရမှတ်တို့ကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းကို မည်သို့ဆွဲယူရမည်ကို ပြသသည်-

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create regression lines for all three groups
ggplot(df, aes (x = hours, y = score, color = technique)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = " lm ", fill = NA )

geom_smooth() တွင် linear trend တစ်ခုသတ်မှတ်ရန် method = ‘lm” ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်ကို သတိပြုပါ။

ဒေတာများတွင် လိုင်းမဟုတ်သော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖမ်းယူရန် “ glm” , “ loess” သို့မဟုတ် “ gam” ကဲ့သို့သော အခြားချောမွေ့သောနည်းလမ်းများကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ geom_smooth() အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

အဖွဲ့သုံးဖွဲ့စီအတွက် စာမေးပွဲရလဒ်များကိုပြသရန် မတူညီသောပုံစံများကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ-

 ggplot(df, aes (x = hours, y = score, color = technique, shape = technique)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = " lm ", fill = NA )

နောက်ထပ် ggplot2 သင်ခန်းစာများကို ဤနေရာတွင် သင်တွေ့နိုင်ပါသည်။