Comment créer un graphique Ogive dans R

Une ogive est un graphique qui montre combien de valeurs de données se situent au-dessus ou en dessous d’une certaine valeur dans un ensemble de données.

Ce tutoriel explique comment créer le graphe ogive suivant dans R :

Exemple : créer un graphique Ogive dans R

Tout d’abord, définissons un ensemble de données contenant 20 valeurs :

#create dataset
data <- c(6, 7, 7, 8, 9, 12, 14, 16, 16, 17, 22, 24, 28, 31, 34, 35, 39, 41, 42, 43)

Utilisons ensuite les fonctions graph.freq() et ogive.freq() du package agricolae dans R pour créer un simple graphe ogive :

library(agricolae)

#define values to plot
value_bins <- graph.freq(data, plot=FALSE)
values <- ogive.freq(value_bins, frame=FALSE)

#create ogive chart
plot(values, xlab='Values', ylab='Relative Cumulative Frequency',
     main='Ogive Chart', col='steelblue', type='b', pch=19, las=1, bty='l')

L’axe des X montre les valeurs de l’ensemble de données et l’axe des Y montre la fréquence cumulée relative des valeurs situées en dessous des valeurs affichées sur l’axe des X.

Voici comment interpréter certains des arguments les plus obscurs de la fonction plot() :

• type=’b’ : Tracez à la fois les lignes et les points
• pch=19 : Remplissez les cercles dans le tracé
• las=1 : Rendre les étiquettes perpendiculaires à l’axe
• bty=’l’ : Afficher uniquement la bordure en bas et à gauche du tracé

Nous pouvons afficher les valeurs réelles dans le tracé en imprimant les valeurs créées à partir de la fonction ogive.freq() :

#view values in ogive
values

     x  RCF
1  6.0 0.00
2 13.4 0.30
3 20.8 0.50
4 28.2 0.65
5 35.6 0.80
6 43.0 1.00
7 50.4 1.00

Voici comment interpréter les valeurs :

• 0 % de toutes les valeurs de l’ensemble de données étaient inférieures ou égales à 6 .
• 30 % de toutes les valeurs de l’ensemble de données étaient inférieures ou égales à 13,4 .
• 50 % de toutes les valeurs de l’ensemble de données étaient inférieures ou égales à 20,8 .
• 65 % de toutes les valeurs de l’ensemble de données étaient inférieures ou égales à 35,6 .

Et ainsi de suite.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment créer d’autres graphiques courants dans R :

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