Voorbeelden zijn onder meer: Drie veelgebruikte grafieken om dit soort gegevens te visualiseren zijn:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze plots in R kunt maken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een staafdiagram maakt om de frequentie van verschuivingen in een bepaald gegevensframe te visualiseren:<\/span> <\/p>\n De x-as toont de naam van elk team en de y-as toont de frequentie van elk team in het dataframe.<\/span><\/p>\n We kunnen ook de volgende code gebruiken om de staven in het diagram van groot naar klein te ordenen:<\/span> <\/p>\n Geclusterde boxplots zijn een handige manier om een numerieke variabele te visualiseren, gegroepeerd op een categorische variabele.<\/span><\/p>\n De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u boxplots maakt die de verdeling van de gescoorde punten weergeven, gegroepeerd per team:<\/span> <\/p>\n Op de x-as worden de teams weergegeven en op de y-as de verdeling van de punten die door elk team zijn gescoord.<\/span><\/p>\n Een betegelde plot is een type plot dat de frequenties van twee verschillende categorische variabelen in \u00e9\u00e9n plot weergeeft.<\/span><\/p>\n De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u een moza\u00efekplot maakt dat de frequentie van de categorische variabelen ‚resultaat‘ en ‚team‘ in \u00e9\u00e9n plot weergeeft:<\/span> <\/p>\n Op de x-as wordt het spelresultaat weergegeven en op de y-as worden de vier verschillende teams weergegeven.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende plots in R kunt maken:<\/span><\/p>\n Hoe maak je een gestapeld staafdiagram in R<\/a> In statistieken vertegenwoordigencategorische gegevens gegevens die namen of labels kunnen aannemen. Voorbeelden zijn onder meer: Rookstatus (\u201croker\u201d, \u201cniet-roker\u201d) Oogkleur (\u201cblauw\u201d, \u201cgroen\u201d, \u201chazelnoot\u201d) Opleidingsniveau (bijv. \u201cmiddelbare school\u201d, \u201cbachelordiploma\u201d, \u201cmasterdiploma\u201d) Drie veelgebruikte grafieken om dit soort gegevens te visualiseren zijn: Staafdiagram Moza\u00efek percelen Boxplots per groep De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze plots […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2070","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n
<\/span><\/p>\n\n
\n
Voorbeeld 1: staafdiagrammen<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (result = c('W', 'L', 'W', 'W', 'W', 'L', 'W', 'L', 'W', 'L'),\n team = c('B', 'B', 'B', 'B', 'D', 'A', 'A', 'A', 'C', 'C'),\n points = c(12, 28, 19, 22, 32, 45, 22, 28, 13, 19),\n rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11, 4, 10, 7, 8, 8))\n\n#create bar chart of teams\n<\/span>ggplot(df, aes<\/span> (x=team)) +\n geom_bar()\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/categorie1.png\")
<\/p>\n #create bar chart of teams, ordered from large to small\n<\/span>ggplot(df, aes<\/span> (x= reorder<\/span> (team, team, function<\/span> (x)- length<\/span> (x)))) +\n geom_bar(fill=' steelblue<\/span> ') +\n labs(x=' Team<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/categorie2.png\")
<\/p>\n Voorbeeld 2: Boxplots per groep<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (result = c('W', 'L', 'W', 'W', 'W', 'L', 'W', 'L', 'W', 'L'),\n team = c('B', 'B', 'B', 'B', 'D', 'A', 'A', 'A', 'C', 'C'),\n points = c(12, 28, 19, 22, 32, 45, 22, 28, 13, 19),\n rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11, 4, 10, 7, 8, 8))\n\n#create boxplots of points, grouped by team\n<\/span>ggplot(df, aes<\/span> (x=team, y=points)) +\n geom_boxplot(fill=' steelblue<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/categorie3.png\")
<\/p>\n Voorbeeld 3: moza\u00efekplot<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (result = c('W', 'L', 'W', 'W', 'W', 'L', 'W', 'L', 'W', 'L'),\n team = c('B', 'B', 'B', 'B', 'D', 'A', 'A', 'A', 'C', 'C'),\n points = c(12, 28, 19, 22, 32, 45, 22, 28, 13, 19),\n rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11, 4, 10, 7, 8, 8))\n\n#create table of counts\n<\/span>counts <- table(df$result, df$team)\n\n#create mosaic plot\n<\/span>mosaicplot(counts, xlab=' Game Result<\/span> ', ylab=' Team<\/span> ',\n main=' Wins by Team<\/span> ', col=' steelblue<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"Moza\u00efekterrein](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/categorie4.png\")
<\/p>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe maak je een geclusterd barplot in R<\/a>
Hoe u een gestapeld puntendiagram maakt in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"