{ES} Mejor dígalo con gráficos II
By Eliana F. Burgos in ES ggplot R base gráficos
May 26, 2022
Gráficos para variables cualitativas.
Piechart
El piechart o gráfico de tortas es un grafico circular divido en secciones que muestran la proporcion relativa de las variables graficadas.
Siguiendo con nuestro ejemplo del post anterior, vamos a graficar las frecuencias de nuestros tratamientos.
tratamiento <- as.factor(sample(c("A","B", "C", "D"), size =30, replace = TRUE)) # creo mi vector aleatorio con la variable cualitativa
frec.tratam <- table(tratamiento) # calculo las frecuencias
pie(frec.tratam) # hago el gráfico de tortas
Podemos modificar el gráfico para que tenga bordes de la siguienta manera:
pie(frec.tratam, edges=10) # modifico los bordes
También podemos cambiar los colores, siempre recordando que el programa nos reconoce los niveles de la variable en orden alfabetico o de menor a mayor (las ordena).
pie(frec.tratam, # grafico de torta
edges=10, # cmodifico los bordes
col = c("black", "grey", "blue", "red")) # le cambio los colores
Si quisieramos agregarle un entramado usamos los mismos códigos que para el comando barplot(): density= y angle=.
pie(frec.tratam, # gráfico de torta
edges=10, # modifico los bordes
col = c("black", "grey", "blue", "red"),# cambio los colores
density = c(10,15,20,25),# cantidad de lineas para el entramado
angle= c(0,90,11,36))# direccion del entramado
En este caso, los nombres de los niveles ya son brindados por el mismo comando, pero si quisieramos cambiarlos para que sean más representativos o ponerlos en otro idioma diferente al que tenemos en nuestra base de datos, podemos hacerlo con el comando labels=c() y colocamos los nombres en el mismo orden en el cual el programa los reconoce, en este ejemplo, para “A”, corresponde el nombre “Trat-A”, y así continúo en orden con los demás.
pie(frec.tratam, # gráfico de torta
edges=10, # modifico los bordes
col = c("black", "grey", "blue", "red"), # cambio los colores
density = c(10,15,20,25), # cantidad de lineas para el entramado
angle= c(0,90,11,36), # direccion del entramado,
labels=c("Trat-A", "Trat-B", "Trat-C", "Trat-D")) # cambio los nombres de los niveles
Piechart con ggplot2
Recordemos que para graficar en ggplot2 tenemos que configuar nuestra base de datos como un data frame.
Con esta libreria, hacer un gráfico de tortas lleva un poco más de programación, ya que primero necesitamos realizar un gráfico de barras y luego con el comando coord_polar() le damos forma circular.
frec.tratam <- as.data.frame(frec.tratam) # convierto en data frame mi tabla
library(ggplot2)
ggplot(frec.tratam, aes(x="", y=Freq, fill=tratamiento)) + # defino los valores a graficar
geom_bar(stat="identity", width=1) + # defino la geometria del gráfico
coord_polar("y", start=0)#lo cambio a gráfico circular
Ahora tenemos que sacarle el fondo gris y los valores de los ejes:
ggplot(frec.tratam, aes(x="", y=Freq, fill=tratamiento)) + #defino los valores a graficar
geom_bar(stat="identity", width=1) + #defino la geometria del gráfico
coord_polar("y", start=0)+ # lo cambio a gráfico circular
theme_void() # le saco el fondo y los ejes
Y acá es donde tenemos que escribir un par de códigos por separado. Para poder agregarle los nombres de los niveles en el gráfico y eliminar la leyenda, necesitamos calcular la posicion de cada nivel en el eje. Para ello necesitamos la ayuda del paquete dplyr
Entonces primero hacemos el calculo de la posicion de cada nivel:
library(dplyr)
data <- frec.tratam %>% # nuestra base de datos
arrange(desc(tratamiento)) %>% # ordena las filas por variable
mutate(prop = Freq / sum(frec.tratam$Freq) *100) %>% # agrega columnas
mutate(ypos = cumsum(prop)- 0.5*prop) # agrega columnas Ahora, graficamos nuestro piechart con los nombres de nuestros niveles.
ggplot(data, aes(x="", y=prop, fill=tratamiento)) +
geom_bar(stat="identity", width=1, color="white") +
coord_polar("y", start=0) +
theme_void() +
theme(legend.position="none") +
geom_text(aes(y = ypos, label = tratamiento), color = "white", size=6)
Y si quiero, puedo cambiarle los colores:
ggplot(data, aes(x="", y=prop, fill=tratamiento)) +
geom_bar(stat="identity", width=1, color="white") +
coord_polar("y", start=0) +
theme_void() +
theme(legend.position="none") +
geom_text(aes(y = ypos, label = tratamiento), color = "white", size=6) +
scale_fill_manual(values = c("black", "grey", "blue", "red"))
Críticas al piechart
Muchos/as han desaconsejado el uso del gráfico de torta o piechart, debido a que en algunas ocasiones las diferencias en las proporciones de cada nivel no son tan fácilmente diferenciables.
Si no me crees, mirá el ejemplo de este link y te vas a convencer https://www.data-to-viz.com/caveat/pie.html
Han surgido algunas alternativas que podrían ser más recomendables. Vamos a ver un par de ejemplos.
Donutchart
Si bien puede sufrir los mismos problemas que el piechart, en algunas ocasiones puede ser superador.
Vamos a construirlo con ggplot2, que si bien no existe un comando para graficarlo directamente, hay que programar las modificaciones como hicimos para el piechart.
Entonces partiendo de nuestro data frame, vamos a calcular las proporciones de cada nivel de nuestra variable “tratamiento”
frec.tratam2 <- frec.tratam %>% # data frame
arrange (desc(tratamiento)) %>% # orden descendente de nuestros niveles
mutate(prop = Freq / sum(Freq)) %>% # calculamos las frecuencias relativas
mutate(ymax = cumsum(prop)) %>% # las frecuencias acumuladas
mutate(ymin = c(0, head(ymax, n=-1)))Ahora graficamos. Vamos por parte para que se visualice cada codigo lo que hace:
ggplot(frec.tratam2, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=tratamiento)) + #definimos los valores que vamos a graficar
geom_rect() #definimos la geometría
Ahora lo configuramos para que sea circular:
ggplot(frec.tratam2, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=tratamiento)) + #definimos los valores que vamos a graficar
geom_rect()+#definimos la geometría
coord_polar(theta="y") #modificamos a forma circular
Le damos forma de “dona”:
ggplot(frec.tratam2, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=tratamiento)) + #definimos los valores que vamos a graficar
geom_rect()+#definimos la geometría
coord_polar(theta="y")+ #modificamos a forma circular
xlim(c(2, 4)) #definimos el centro
Y le sacamos el fondo gris y los datos de los ejes que no necesitamos:
ggplot(frec.tratam2, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=tratamiento)) + #definimos los valores que vamos a graficar
geom_rect()+#definimos la geometría
coord_polar(theta="y")+ #modificamos a forma circular
xlim(c(2, 4)) + #definimos el centro
theme_void() #eliminamos el fondo gris y los valores
Y por último le agregamos los nombres de los niveles en el lugar que corresponden, para eso calculamos la posicion de los niveles:
frec.tratam2 <- frec.tratam2 %>% #data frame
mutate(labelposition= (ymax + ymin) / 2)%>%
mutate(label= paste0(tratamiento, "\n value: ",Freq))Y ahora los graficamos,sacamos la leyenda y le cambiamos el color. También podemos “afinar” nuestro gráfico y para eso solo debemos cambiar los valores del comando xlim(). Veamos:
ggplot(frec.tratam2, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=tratamiento)) + #definimos los valores que vamos a graficar
geom_rect()+#definimos la geometría
coord_polar(theta="y")+ #modificamos a forma circular
xlim(c(-1, 4)) + #definimos el centro
theme_void()+ #eliminamos el fondo gris y los valores
geom_label( x=3.5, aes(y=labelposition, label=label), size=3) + #definimos las etiquetas
theme(legend.position = "none")+#eliminamos la leyenda
scale_fill_brewer(palette=4)# cambiamos la paleta de colores
Lollipop
Es básicamente un gráfico de barras en el que cambiamos las barras por segmentos y puntos.
ggplot(frec.tratam, aes(x=tratamiento, y=Freq)) + #definimos los valores
geom_point() + #graficamos los puntos
geom_segment( aes(x=tratamiento, xend=tratamiento, y=0, yend=Freq))+ #unimos el eje x con los puntos
scale_y_continuous(breaks = c(0,1,2,3, 4,5, 6,7,8,9,10)) #definimos las marcas del eje y
Podemos modificar el color y tamaño de los puntos:
ggplot(frec.tratam, aes(x=tratamiento, y=Freq)) + #definimos los valores
geom_point( size=5, color="red", alpha=0.7) + #graficamos los puntos
geom_segment( aes(x=tratamiento, xend=tratamiento, y=0, yend=Freq))+ #unimos el eje x con los puntos
scale_y_continuous(breaks = c(0,1,2,3, 4,5, 6,7,8,9,10)) #definimos las marcas del eje y
Podemos modificar las formas del punto, al agregar en aes(shape=) en el renglor de geometria:
ggplot(frec.tratam, aes(x=tratamiento, y=Freq)) + #definimos los valores
geom_point(aes(shape= tratamiento), size=5, color="red", alpha=0.7) + #graficamos los puntos
geom_segment( aes(x=tratamiento, xend=tratamiento, y=0, yend=Freq))+ #unimos el eje x con los puntos
scale_y_continuous(breaks = c(0,1,2,3, 4,5, 6,7,8,9,10)) #definimos las marcas del eje y
También podemos cambiarle el formato del segmento, engrosar la línea, ponerle color o hacerla punteada:
ggplot(frec.tratam, aes(x=tratamiento, y=Freq)) + #definimos los valores
geom_point(aes(shape= tratamiento), size=5, color="red", alpha=0.7) + #graficamos los puntos
geom_segment( aes(x=tratamiento, xend=tratamiento, y=0, yend=Freq), size=1, color= "blue", linetype= "dotdash")+ #ual agregarle size, color, y linetype puedo cambiar el tamaño, color y tipo de linea.
scale_y_continuous(breaks = c(0,1,2,3, 4,5, 6,7,8,9,10)) #definimos las marcas del eje y
Treemap
Este gráfico de la libreria treemap permite graficar relaciones jerarquicas de los niveles de una variable.
Esto gráficos se originaron para visualizar la estructura y tamaño de los archivos en el disco duro de un ordenador, pero han sido aplicados a diferentes áreas y ejemplos.
Permiten visualizar una gran cantidad de datos en espacio reducido y de forma visualmente sencilla.
Su progamación es muy sencilla, y dado que en el ejemplo que estamos realizando tenemos pocos datos, veamos la base de su programación:
library(treemap)
treemap(frec.tratam,#nuestro data frame
index="tratamiento", #la colunmna con la variable cualitativa
vSize="Freq",#la columna con la variable numérica
type="index" #determinamos como coloreamos los rectangulos, en este caso los va a colorear de acuerdo a nuestros niveles de la columna "tratamiento"
)
Se pueden agregar subniveles, cambiar los colores, nombres de las etiquetas, los bordes, entre otros cambios que pueden hacerse. Si les interesan estos gráficos, pueden consultar este link https://r-graph-gallery.com/236-custom-your-treemap.html para ver mas opciones de programación.
