Hiển thị dữ liệu theo chiều dọc với kết quả nhị phân

Đối với dữ liệu theo chiều dọc với kết quả bằng số, tôi có thể sử dụng các lô spaghetti để trực quan hóa dữ liệu. Ví dụ: một cái gì đó như thế này (lấy từ trang thống kê UCLA):

tolerance<-read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/tolpp.csv",sep=",", header=T)
head(tolerance, n=10)
interaction.plot(tolerance$time, tolerance$id, tolerance$tolerance, 
                 xlab="time", ylab="Tolerance",  legend=F)

Nhưng nếu kết quả của tôi là nhị phân 0 hoặc 1 thì sao? Ví dụ: trong dữ liệu "ohio" trong R, biến "resp" nhị phân chỉ ra sự hiện diện của bệnh hô hấp:

library(geepack)
ohio2 <- ohio[2049:2148,]
head(ohio2, n=12)
      resp  id age smoke
 2049    1 512  -2     1
 2050    0 512  -1     1
 2051    0 512   0     1
 2052    0 512   1     1
 2053    1 513  -2     1
 2054    0 513  -1     1
 2055    0 513   0     1
 2056    1 513   1     1
 2057    1 514  -2     1
 2058    0 514  -1     1
 2059    0 514   0     1
 2060    1 514   1     1

interaction.plot(ohio2$age+9, ohio2$id, ohio2$resp, 
                 xlab="age", ylab="Wheeze status", legend=F)

Cốt truyện spaghetti cho một con số đẹp, nhưng không nhiều thông tin và không cho tôi biết nhiều. Điều gì sẽ là một cách phù hợp để hình dung loại dữ liệu này? Có lẽ một cái gì đó bao gồm một giá trị xác suất trên trục y?

Có khá nhiều cách để làm việc xung quanh nó.

Xáo trộn các biến nhẹ để làm mờ các dòng

Đầu tiên, vì cả tuổi tác và kết quả đều rời rạc, chúng ta có thể đủ khả năng để làm xáo trộn chúng để thể hiện một số xu hướng. Mẹo nhỏ là sử dụng độ trong suốt của màu đường kẻ để dễ dàng nhận ra mức độ chồng chéo.

library(geepack)
set.seed(6277)

ohio2 <- ohio[2049:2148,]
head(ohio2, n=12)

jitteredResp <- ohio2$resp + rnorm(100,0,0.02)   # $
jitteredAge  <- ohio2$age+9 + rnorm(100,0,0.02)  # $
age          <- ohio2$age+9                      # $
id           <- ohio2$id                         # $
wheeze       <- ohio2$resp                       # $

#### Variation 1 ####
plot(jitteredAge, jitteredResp, type="n", axes=F,
     xlab="Age to the nearest year, jittered",
     ylab="Wheeze status, jittered")
for (i in id){
  par(new=T)
  lines(age[id==i], jitteredResp[id==i], col="#FF000008", lwd=2)
}
axis(side=1, at=seq(7,10))
axis(side=2, at=c(0,1),  label=c("No", "Yes"))

Bắt mắt

Cũng có thể sử dụng loại đường cong này để hiển thị dòng chảy của các đối tượng. Nó giống như một sửa đổi của biểu đồ trên, nhưng sử dụng chiều rộng của đường để biểu thị tần số thay vì sử dụng chồng lấp.

Hiển thị số phận của từng trường hợp

Điều này nghe có vẻ phản trực giác, nhưng nếu bạn đặt các trường hợp ra một cách có hệ thống, nó sẽ hoạt động tốt như vậy để kể câu chuyện tổng hợp. Ở đây kết quả của mỗi trường hợp được hiển thị dọc theo một đường tham chiếu màu xám. Tôi đã không thêm một huyền thoại ở đó nhưng sử dụng legendlệnh nó có thể được thêm vào khá dễ dàng. Màu xanh là "resp = 0" và màu đỏ là "resp = 1". Thời gian (tuổi) được trải đều trên trục x. Dữ liệu của bạn được sắp xếp thuận tiện theo mẫu kết quả, vì vậy tôi không phải làm gì cả. Nếu chúng không được cài đặt trước, bạn sẽ phải sử dụng lệnh như dcasttrong gói reshape2để xoa bóp dữ liệu một chút.

#### Variation 2 ####
my.col             <- vector()
my.col[wheeze ==1] <- "#D7191C"
my.col[wheeze ==0] <- "#2C7BB6"

plot(age, id, type="n", frame=F, xlab="Age, year", ylab="", axes=F, xlim=c(7,10))
abline(h=id, col="#CCCCCC")
axis(side=1, at=seq(7,10))
mtext(side=2, line=1, "Individual cases")
points(age, id, col=my.col, pch=16)

Lập bảng

Hình dung không phải là lối thoát duy nhất. Vì sẽ chỉ có tối đa 16 mẫu khác nhau, bạn cũng có thể lập bảng cho chúng. Sử dụng +và -để tạo các mẫu như + + + +và + - - -, sau đó cho mỗi mẫu này, đính kèm số lượng và tỷ lệ phần trăm. Điều này có thể hiển thị thông tin hiệu quả như nhau.