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我喜欢 JMP 可变性图。(链接) 它是一个强大的工具。

该图的示例有 2 个 x 轴标签，一个用于零件编号，一个用于操作员。 JMP 变异性图 2 水平

此处的 JMP 变异性图显示了超过 2 个水平的变量。以下按油量、批次大小和爆米花类型划分。找到正确的序列来显示最强的分离可能需要一些工作，但这是一个很好的信息交流工具。
JMP 变异性图 2 水平

使用 ggplot2 库的 R 是如何做到这一点的，多级 x-labels？

我能找到的最好的是这个（链接，链接），它根据柱面计数进行分离，但不制作 x 轴标签。

我的示例代码是这样的：

#reproducible
set.seed(2372064)

#data (I'm used to reading my own, not using built-in)
data(mtcars)
attach(mtcars)

#impose factors as factors
fact_idx <- c(2,8:11)
for(i in fact_idx){
     mtcars[,i] <- as.factor(mtcars[,i])
}

#boxplot
p <- ggplot(mtcars, aes(gear, mpg, fill=cyl)) + 
     geom_boxplot(notch = TRUE)  
p

这给出的情节是：

在此处输入图像描述

如何使 x 轴标签同时指示齿轮和气缸？

在 jmp 我得到这个：
在此处输入图像描述

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1 回答 1

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您可以使用带有函数 varPlot 的 R-package VCA 来实现类似于 JMP 的可变性图表。帮助中提供了多个示例。您的示例如下所示：

library(VCA)
dat <- mtcars[order(mtcars$cyl, mtcars$gear),]

# default
varPlot(mpg~cyl/gear, dat)    
# nicely formatted
varPlot(mpg~cyl/gear, dat, 
        BG=list(var="gear", col=paste0("gray", c(90,80,70)), 
                col.table=T),
        VLine=list(var="cyl"), Mean=NULL,
        MeanLine=list(var=c("cyl", "gear"), col=c("blue", "orange"),
                      lwd=c(2,2)),
        Points=list(pch=16, cex=1))
于 2017-08-08T12:31:16.423 回答