Autres options au boxplot

Bonnes pratiques de visualisation avec R

Nick Strayer

Instructor

Limites du boxplot avec jitter

• Le « jitter » gère mal un fort chevauchement
• Difficile d'estimer la densité des données

Quelles autres options ?

Graphiques « beeswarm »

Graphiques en « violon »

Graphiques « beeswarm »

• Jitter « intelligent »
• Les points sont tassés au plus près de l'axe
• Intégré via geom_beeswarm() dans le package ggbeeswarm.

library(ggbeeswarm)
ggplot(data, aes(y = y, x =  group)) + 
  geom_beeswarm(color = 'steelblue')

Atouts du beeswarm

• Points individuels
• Forme de la distribution

Limites du beeswarm

• Difficile avec beaucoup de données
• Empilement arbitraire

Graphiques en violon

• KDE réfléchi pour être symétrique
• Remplacez simplement geom_boxplot() par geom_violin().

ggplot(data, aes(y = y, x = group)) + 
  geom_violin(fill = 'steelblue') 

Atouts du violon

• Chaque point compte
• Tous les points ne sont pas visibles : adapté aux grands volumes

Limites du violon

• Choix de la largeur du noyau
• Tous les points ne sont pas visibles

Essayons des comparaisons plus avancées !

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