빈 플롯 차트를 어떻게 해석하고 생성합니까? 다음은 Walkes et al. 2010 년 . 어떤 종류의 데이터가 가장 유용합니까?
(출처 : biomedcentral.com )
답변:
Boxplots는 실제로 일반 데이터 또는 최소한 단봉 데이터를 위해 설계되었습니다. Beanplot은 실제 밀도 곡선을 보여줍니다.
모양은 밀도이며 짧은 수평선은 각 데이터 요소를 나타냅니다. 이것은 최고의 상자 그림, 밀도 그림 및 양탄자 그림을 하나로 결합하여 매우 읽기 쉽습니다.
불행히도, 선택한 예는 인식을 넘어서 그래프를 어지럽히는 더 긴 선을 추가하기로 결정했습니다. [한조각]
편집 : 이제 beanplot으로 조금 더 작업 했으므로 더 긴 줄이 각 bean의 평균 (또는 선택적으로 중간)입니다. 더 긴 선은 데이터이며, 더 큰 선은 더 많은 중복 값을 나타내는 일종의 "스태킹"입니다. (내가 선호하는 지터도 가능하지만 적어도 "정상"범주에는 이미 지 터링이 악화 될 수있는 상당한 밀도가 있습니다.)
나는 여전히 당신이 선택한 예제가 다소 어수선하다고 생각합니다. 아마도 스택 킹 대신 지 터링을 사용하여 해결할 수 있습니다.
콩 플롯을 만들기위한 R 패키지에 대해 설명 논문은 멋진 읽기입니다.
전체 논문을 읽지 않고서는 본질적으로 상자 그림의 변형 인 것으로 보입니다. 따라서 여러 그룹의 일 변량 분포를 비교하는 것과 같이 상자 그림을 사용했던 위치에서 사용할 수 있습니다. 각 포인트에 대한 선을 표시하고 커널 밀도 추정값을 오버레이합니다. 그것을 살펴보면 소량의 데이터로 더 유익 할 수 있지만 더 많은 데이터로 복잡해질 수 있다고 생각합니다. 처음에는 홍당무로 지구가 흔들리는 것처럼 보이지 않습니다. 더 많은 것을 알고 싶다면 질문을 정교하게하십시오.