วิธีสร้าง boxplot ที่จัดกลุ่มใน r โดยใช้ ggplot2

Boxplots มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพข้อมูลสรุปห้าหลักของชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึง:

• ขั้นต่ำ
• ควอไทล์แรก
• ค่ามัธยฐาน
• ควอร์ไทล์ที่สาม
• สูงสุด

ที่เกี่ยวข้อง: บทนำที่อ่อนโยนเกี่ยวกับ Boxplots

โชคดีที่การสร้าง boxplots ใน R เป็นเรื่องง่ายโดยใช้ไลบรารีการแสดงภาพ ggplot2

นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการสร้าง boxplots ที่จัดกลุ่ม ตามตัวแปรเฉพาะในชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้ที่แสดงการเพิ่มประสิทธิภาพของผู้เล่นบาสเกตบอล 150 คนจากสามทีมที่แตกต่างกันตามโปรแกรมการฝึกอบรมสองโปรแกรมที่แตกต่างกัน:

 #define variables
team=rep(c('A', 'B', 'C'), each =50)
program=rep(c('low', 'high'), each =25)
increase=seq(1:150)+sample(1:100, 100, replace= TRUE )

#create dataset using variables
data=data.frame(team, program, increase)

#view first six rows of dataset 
head(data)

  team program increase
1 A low 62
2 A low 37
3 A low 49
4 A low 60
5 A low 64
6 A low 105

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อสร้าง boxplots ที่แสดงการเพิ่มประสิทธิภาพของผู้เล่น จัดกลุ่มตามทีมและเติมตามตารางการฝึก:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + 
  geom_boxplot ()

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ที่คล้ายกันเพื่อสร้าง boxplots ที่แสดงการเพิ่มประสิทธิภาพของผู้เล่น โดยจัดกลุ่มตามโปรแกรมการฝึกอบรมและเติมโดยทีม:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=program, y=increase, fill=team)) + 
  geom_boxplot () 

ทางเลือกที่คล้ายกันคือการใช้ faceting ซึ่งแต่ละกลุ่มย่อยจะแสดงในแผงของตัวเอง:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + 
  geom_boxplot () +
  facet_wrap (~program) 

ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณใช้งาน การสร้างแง่มุมอาจหรืออาจไม่ตรงกับความต้องการด้านการแสดงภาพของคุณ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีลบค่าผิดปกติใน boxplots ใน R
วิธีสร้างแปลงแบบเคียงข้างกันใน ggplot2
คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับธีม ggplot2 ที่ดีที่สุด