2016-09-16 1 views
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나는 갓 태어난 형제 자매의 체중과 성별 데이터 샘플을 가지고 있으며 Stata에서 다음과 같이 보이는 R의 일반적인 2x2 도트 플롯에 그려보기를 원합니다. 2x2 plot of birthweight of first compared to second child도트 격자 그리드 만드는 방법 R

STATA 코드는 R에서의 데이터의

egen sex1sex2=group(sex1st sex2nd),label 
scatter weight2nd weight1st,by(sex1sex2) aspect(1) scheme(s1mono) 

구조물이된다 : 오직 1

> str(siblings) 
'data.frame': 1000 obs. of 5 variables: 
$ sex1st : int 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 ... 
$ sex2nd : int 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 ... 
$ weight1st: int 3740 3060 3650 3688 3740 3550 3850 3680 2390 3600 ... 
$ weight2nd: int 3740 3620 3700 3726 3000 3700 4020 4310 2250 3250 ... 
$ difw  : int 0 560 50 38 -740 150 170 630 -140 -350 ... 

4 필요가 고려되어야한다. 성별은 1 = 소년, 2 = 여자. 원본 .dta 파일에는 레이블이 지정됩니다.

내가 갈 수있는 방법이라고 생각이 스레드를 발견,하지만 난 그것을 주위에 내 머리를 정리하는 방법을 잘 모르겠어요 : 어떤 도움을 너무 많이 Dot Plots with multiple categories - R

감사합니다.

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그것은 단지 Stata 이름이 아닙니다. 대부분의 사람들이이 산점도라고 부릅니다. –

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안녕하세요. 나는 네가 완벽하다고 생각한다. 산점도가 더 정확한 용어입니다. 저는 현재 Biostatistics 과정을 수강하고 있습니다. 수업 자료는 Stata-code로 제공되지만, R을 사용하기로 약속 했으므로 때로는 작은 융기가 발생합니다. –

답변

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공유 한 스레드에서 대답은 ggplot2을 사용하여 플로팅을 수행 할 것을 제안합니다. R에서 시각적으로 매력적인 플롯을 (주관적으로) 생성하는 데 매우 유용한 외부 패키지입니다. 패 시팅에 특히 유용합니다. 이는 사용자가하려는 작업입니다.

먼저 라이브러리를 설치하고로드해야합니다.

install.packages('ggplot2') 
library('ggplot2') 

나는 과정을 설명하기 위해 몇 가지 더미 데이터를 만들었습니다

x <- data.frame("sex1" = sample(1:2, 1000, replace = T), 
       "sex2" = sample(1:2, 1000, replace = T), 
       "weight1" = round(rnorm(1000, mean = 3000, sd = 100)), 
       "weight2" = round(rnorm(1000, mean = 3000, sd = 100))) 

는 이제 우리가 ggplot2을 사용하여 음모를 꾸미고 시작하도록 설정하고 있습니다. 나는 faceting이 무엇이든 먼저 패싯없이 모든 것을 플로팅하는 것처럼 보일 것입니다. 기본적으로 이는 무게 2 (Y 축)에 의해 무게 1의 산점도 (X 축)을 나타내는 :

p1 <- ggplot(x, aes(x = weight1, y = weight2)) + geom_point() 
print(p1) 

enter image description here

오른쪽. 나는 기능을 이해하기 위해 더 많은 구문에와 응용 프로그램 독서를 권 해드립니다이 직접 문제를 해결하는 동안

faceted <- p1 + facet_wrap(~sex1 + sex2, ncol = 2, nrow = 2) 
print(faceted) 

enter image description here

: 자, 두 당신이 원하는 측면, 즉 sex1sex2을 추가 할 수 ggplot입니다.

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완벽한! 그것은 정말로 그것을했다. 정말 고맙습니다. 나는 R에 아직도 아주 새롭, 그래서 확실하게 나는 공부하기 위하여 갈 것이다! 하지만 고마워! –

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