如何在 R 中的 ggplot2 中使用抖动数据点制作分组箱线图

在统计学中，箱线图是一种用于展示一个连续变量的分布的图表类型。箱线图可以展示出数据的中位数、范围、四分位数和任何异常值。ggplot2是一个常用的用于绘制数据可视化的R语言包。在ggplot2中可以通过使用geom_boxplot函数创建箱线图。但是，当有的组内只有几个数据点时，可能会出现箱线图难以看清趋势的情况。因此，我们可以使用抖动数据点的功能来更好地展示数据的分布情况。

本文将介绍如何在R中使用ggplot2制作分组箱线图，并展示如何使用抖动数据点更好地展示分布情况。

准备数据

首先，我们需要准备分组数据。

以下是一个包含两个组的示例数据，每个组包含了20个随机数：

set.seed(123)
group1 <- rnorm(20, 10, 2)
group2 <- rnorm(20, 12, 2)
data <- data.frame(value = c(group1, group2),
                   group = c(rep("Group 1", 20), rep("Group 2", 20)))

以及更直观的图示：

绘制基本的分组箱线图

接下来，我们将使用ggplot2的geom_boxplot函数创建基本的分组箱线图。在此之前，我们需要加载ggplot2包：

library(ggplot2)

然后，我们可以使用以下命令创建分组箱线图：

ggplot(data, aes(x = group, y = value)) +
  geom_boxplot()

这将创建一个基本的分组箱线图，如下所示：

在这个基本的分组箱线图中，我们可以看到两个组的中位数（箱子中的线条）、四分位数（箱子中的面积）、范围（线段的长度），以及任何异常值（未包含在箱子中的点）。

添加抖动数据点

我们可以添加抖动数据点来更好地展示分布情况。抖动数据点可以将组内的数据点分散开来，使我们更好地辨别其中的差异。

为了添加抖动数据点，我们可以使用ggplot2的geom_jitter函数。以下是在分组箱线图上添加抖动数据点的示例代码：

ggplot(data, aes(x = group, y = value)) +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter()

这将创建一个带有抖动数据点的分组箱线图，如下所示：

在上面的图中，我们可以看到每个组内的数据点都被抖动并分散开来，这使我们更好地看到了数据的分布情况。

需要注意的是，当数据较为密集时，抖动数据点有可能会重叠在一起，导致分布趋势不清晰。此时，我们可以通过调整抖动的幅度来避免数据点之间的重叠。

添加分组颜色

我们可以使用不同的颜色来区分每个组，以更好地展示分组情况。以下是在分组箱线图上添加分组颜色的示例代码：

ggplot(data, aes(x = group, y = value, fill = group)) +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter()

这将创建一个带有区分颜色的分组箱线图，如下所示：

在上面的图中，我们使用了不同的颜色来区分两个组，并使用抖动数据点将数据点分散开来。

总结

本文介绍了如何在R中使用ggplot2制作分组箱线图，并展示了如何使用抖动数据点更好地展示数据分布情况，并使用不同的颜色来区分每个组。当我们需要对比不同组别的数据时，使用这种分组箱线图可以更好地展示数据分布情况，并且更容易被理解。