Visualisasi grafis di R dengan ggplot2

R untuk Pengguna SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Paket ggplot2

logo hexsticker ggplot2

ggplot2 adalah paket grafis yang kuat untuk R
"GG" pada ggplot berarti "grammar of graphics"
ggplot2 membangun grafik dengan pendekatan berlapis
Satu atau lebih objek geometri ditambahkan ke layer dasar

Layer - layer dasar

# Buat plot untuk x=sex dan y=diameter
ggplot(data = abalone, aes(sex, diameter))

Definisikan layer dasar dengan ggplot()
Set data = abalone
Set aes ke sex dan diameter
Belum ada objek grafis pada plot
Sumbu x siap untuk sex
Sumbu y siap untuk diameter
kisi sudah disusun

lingkungan grafis ggplot2 belum ada boxplot

Layer - tambah geom boxplot

# Tambah objek geometri boxplot (geom)
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot()

Operator plus + menambah layer
geom_boxplot() ditambahkan
Hasilnya deret boxplot
Diameter abalone menurut jenis kelamin
F betina, I anakan, dan M jantan

ggplot2 boxplot ditambahkan

Layer - tambah tema

# Tambah tema hitam putih
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw()

Tambah layer "theme" dengan theme_bw()
Menghapus latar abu-abu
Menggambar kotak hitam di sekitar plot

ggplot2 boxplot tema hitam putih ditambahkan

Ganti geom boxplot ke geom violin

# Ganti ke geom_violin()
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_violin() +
  theme_bw()

geom_violin menggantikan geom_boxplot
Membuat bentuk mirip biola
Mencerminkan sebaran kerapatan data
Perubahan sederhana untuk figur baru

plot violin ggplot2

Histogram satu variabel

# Buat histogram untuk shuckedWeight
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram()

Buat histogram untuk satu variabel
Satu variabel = satu estetika
Tambahkan geom_histogram()
Set aes() ke shuckedWeight
Warna default perlu diubah

histogram ggplot2 semua hitam

Histogram: tambah warna

# Garis hitam, isi biru muda
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue")

Ubah parameter grafis
Atur color garis bin
Atur warna fill untuk bin
Setiap opsi diatur dalam ()
Histogram jadi lebih baik

histogram ggplot2 batang biru garis hitam

Histogram: tambah judul dan label sumbu

# Tambah label sumbu dan judul
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue") +
  xlab("Shucked Weight") +
  ylab("Frequency Counts") +
  ggtitle("Shucked Weights Histogram")

Tambahkan label sumbu dan judul yang lebih baik
Gunakan xlab() dan ylab() untuk sumbu
Gunakan ggtitle() untuk judul
Figur siap dipublikasikan!

histogram ggplot2 dengan label sumbu dan judul

Buat scatterplot

# Buat scatterplot dengan geom_point()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point()

aes scatterplot butuh dua variabel
geom_point() menambahkan titik
Scatterplot shellWeight menurut rings

scatterplot ggplot2 shellweight vs rings

Scatterplot: tambah garis fit mulus

# Tambahkan garis fit mulus
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Tambahkan garis geom_smooth() ke scatterplot
Termasuk area kepercayaan berarsir

scatterplot ggplot2 dengan garis fit mulus

Buat panel menurut variabel lain

# Tambah panel dengan facet_wrap()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(vars(sex))

Tambah satu layer lagi ke scatterplot
Buat panel per jenis kelamin abalone
Tambahkan layer facet_wrap()
vars(sex) menentukan variabel panel

scatterplot ggplot2 dengan 3 panel per jenis kelamin

Sisa kursus

Bab 1 menutup dengan pengantar singkat grafik
- dasar keterampilan grafis ggplot2
- visualisasi ukuran abalone menurut jenis kelamin
Bab 2 mengajarkan pengolahan data
- merapikan dataset abalone
Bab 3 mengajarkan eksplorasi data
- statistik deskriptif, korelasi, dan uji perbandingan
Bab 4 mengajarkan pemodelan dan penyajian hasil
- prediksi umur abalone dari pengukuran
- eksplorasi model per jenis kelamin

Mari buat beberapa plot untuk abalone

R untuk Pengguna SAS