r - 将双变量绘制为 R 中的多个因子

Question

首先，我还是个初学者。我正在尝试用 R 解释和绘制堆栈条形图。我已经查看了一些答案，但有些答案并非针对我的案例，而其他一些我根本不明白:

https://stats.stackexchange.com/questions/31597/graphing-a-probability-curve-for-a-logit-model-with-multiple-predictors

https://stats.stackexchange.com/questions/47020/plotting-logistic-regression-interaction-categorical-in-r

Plot the results of a multivariate logistic regression model in R

我有一个数据集 dvl它有五列，Variant、Region、Time、Person 和 PrecededByPrep。我想对 Variant 与其他四个预测变量进行多变量比较。每列可以有两个可能的值之一:

变体:elk或 ieder .

区域 = VL或 NL .

时间:time或 no time

人:person或 no person

PrecededByPrep:1或 0

这是逻辑回归

从我收集到的答案中，图书馆 ggplot2可能是最好的绘图库。我已经阅读了它的文档，但在我的一生中，我无法弄清楚如何绘制此图:如何比较 Variant与其他三个因素？

我花了一段时间，但我在 Photoshop 中做了一些与我想要的相似的东西(虚构的值(value)!)。



深灰色/浅灰色: Variant 的可能值
y 轴:频率
x 轴:每一列，分割为可能的值

我知道制作单独的条形图， both stacked and grouped ，但基本上我不知道如何堆叠、分组条形图。 ggplot2可以使用，但如果它可以在没有我更喜欢的情况下完成。

我认为这可以看作是一个示例数据集，尽管我不完全确定。我是 R 的初学者，我阅读了有关创建样本集的信息。

t <- data.frame(Variant = sample(c("iedere","elke"),size = 50, replace = TRUE),
            Region = sample(c("VL","NL"),size = 50, replace = TRUE),
            PrecededByPrep = sample(c("1","0"),size = 50, replace = TRUE),
            Person = sample(c("person","no person"),size = 50, replace = TRUE),
            Time = sample(c("time","no time"),size = 50, replace = TRUE))

我也希望情节在美学上令人愉悦。我想到的是:

绘图颜色(即条形):col=c("paleturquoise3", "palegreen3")

轴标签的粗体字体 font.lab=2但不适用于值标签(例如 ´region in bold, but VL and NL` 不是粗体)

#404040作为字体、轴和线条的颜色

轴标签:x:factors , y: frequency

Answer 1

这是一种从“未制表”数据框开始的可能性，melt它，用 geom_bar 绘制它在 ggplot2 (对每组进行计数)，使用 facet_wrap 按变量分隔图.

创建玩具数据:

set.seed(123)
df <- data.frame(Variant = sample(c("iedere", "elke"), size = 50, replace = TRUE),
           Region = sample(c("VL", "NL"), size = 50, replace = TRUE),
           PrecededByPrep = sample(c("1", "0"), size = 50, replace = TRUE),
           Person = sample(c("person", "no person"), size = 50, replace = TRUE),
           Time = sample(c("time", "no time"), size = 50, replace = TRUE))

reshape 数据:

library(reshape2)
df2 <- melt(df, id.vars = "Variant")

阴谋:

library(ggplot2)
ggplot(data = df2, aes(factor(value), fill = Variant)) +
  geom_bar() +
  facet_wrap(~variable, nrow = 1, scales = "free_x") +
  scale_fill_grey(start = 0.5) +
  theme_bw()

有很多自定义情节的机会，例如 setting order of factor levels , rotating axis labels , wrapping facet labels on two lines (例如，对于更长的变量名称“PrecededByPrep”)，或 changing spacing between facets .

定制 (按照问题的更新和 OP 的评论)

# labeller function used in facet_grid to wrap "PrecededByPrep" on two lines
# see http://www.cookbook-r.com/Graphs/Facets_%28ggplot2%29/#modifying-facet-label-text
my_lab <- function(var, value){
  value <- as.character(value)
    if (var == "variable") { 
      ifelse(value == "PrecededByPrep", "Preceded\nByPrep", value)
    }
}

ggplot(data = df2, aes(factor(value), fill = Variant)) +
  geom_bar() +
  facet_grid(~variable, scales = "free_x", labeller = my_lab) + 
  scale_fill_manual(values = c("paleturquoise3", "palegreen3")) + # manual fill colors
  theme_bw() +
  theme(axis.text = element_text(face = "bold"), # axis tick labels bold 
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # rotate x axis labels
        line = element_line(colour = "gray25"), # line colour gray25 = #404040
        strip.text = element_text(face = "bold")) + # facet labels bold  
  xlab("factors") + # set axis labels
  ylab("frequency")

为每个条形添加计数 (编辑以下来自 OP 的评论)。

计算y坐标的基本原理可以在 this Q&A中找到。 .这里我使用 dplyr计算每条柱的计数(即 label 中的 geom_text )和它们的 y坐标，但这当然可以在 base 中完成R, plyr或 data.table .

# calculate counts (i.e. labels for geom_text) and their y positions.
library(dplyr)
df3 <- df2 %>%
  group_by(variable, value, Variant) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(y = cumsum(n) - (0.5 * n))

# plot
ggplot(data = df2, aes(x = factor(value), fill = Variant)) +
  geom_bar() +
  geom_text(data = df3, aes(y = y, label = n)) +
  facet_grid(~variable, scales = "free_x", labeller = my_lab) + 
  scale_fill_manual(values = c("paleturquoise3", "palegreen3")) + # manual fill colors
  theme_bw() +
  theme(axis.text = element_text(face = "bold"), # axis tick labels bold 
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # rotate x axis labels
        line = element_line(colour = "gray25"), # line colour gray25 = #404040
        strip.text = element_text(face = "bold")) + # facet labels bold  
  xlab("factors") + # set axis labels
  ylab("frequency")