Visualisation des Données à l'Aide de GGPlot2

GGPLOT QQ Plot

Un Quantile-Quantile plot (ou QQPlot) est utilisé pour vérifier si une donnée suit une distribution normale.

On suppose que les données sont distribuées normalement lorsque les points suivent approximativement la ligne de référence à 45 degrés.

Cet article décrit comment créer un qqplot dans R en utilisant le package ggplot2.



Sommaire:

Livre Apparenté

GGPLOT2 - L’Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Données dans R

Fonctions R clés

  • Fonction clé: stat_qq().
  • Arguments clés : color, shape et size pour changer la couleur, la forme et la taille des points.

Préparation des données

Créer des données (wdata) contenant les poids par sexe (M pour homme ; F pour femme):

set.seed(1234)
wdata = data.frame(
        sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
        weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58))
        )

# head(wdata, 4)

Chargement des packages R requis

Chargez le package ggplot2 et mettez le thème par défaut à theme_minimal() avec la légende en haut du graphique:

library(ggplot2)
theme_set(
  theme_minimal() +
    theme(legend.position = "top")
  )

Créer des qqpplot

Créez un qq-plot de weight. Changer la couleur par groupe (sexe)

ggplot(wdata, aes(sample = weight)) +
  stat_qq(aes(color = sex)) +
  scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800"))+
  labs(y = "Weight")

Graphique alternatif utilisant la fonction ggqqplot()[in ggpubr]. L’intervalle de confiance à 95 % est indiqué par défaut.

library(ggpubr)
ggqqplot(wdata, x = "weight",
   color = "sex", 
   palette = c("#0073C2FF", "#FC4E07"),
   ggtheme = theme_pubclean())

Conclusion

Cet article montre comment créer un qqplot en utilisant le package ggplot2 et le package ggpubr.



Version: English

GGPLOT Histogramme (Prev Lesson)
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