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如何可視化資料以顯示性能和性能變化

2022-06-03 08:20:59 企業開發

我想知道如何繪制我在資料中看到的內容。

就背景關系而言,我有每個學生在 9 個不同科目中獲得的數字表現分數(我的快照僅包括其中的 4 個)。我有大約 50 名學生的資料。我感興趣的一個事實是,學??生的表現是否存在學科差異。例如,我想知道學生在所有科目中的表現是否始終如一,或者他們的表現是否存在差異。

我怎么能策劃這個?

student_id  Math_score  English_score  Social_studies_score  Chemistry_score
42             20            15              16                    12
41             23            23              14                    18
40             6             12              20                    23
32             18             9              23                    22
34             15            21              23                    21
45             10             8              22                    18
39             20            12              18                     6
10             23            19              17                    14

謝謝!

uj5u.com熱心網友回復:

這是一種方法,只是繪制原始資料,但通過按平均分數對學生進行排序來澄清事情。

首先,我使用 longtidyr::pivot_longer對資料進行整形,這會將資料轉換為更適合 ggplot2 的格式。然后我采取步驟將學生 id 更改為按所有科目平均分數排序的有序因子。

library(tidyverse)
df_long <- df %>%
  pivot_longer(-student_id) %>%
  mutate(student_id = student_id %>% as.factor %>% 
           fct_reorder(value, mean) %>% fct_rev) 

ggplot(df_long, aes(student_id, value, color = name))  
  geom_point()

如何可視化資料以顯示性能和性能變化

資料:

df <- data.frame(
                student_id = c(42L, 41L, 40L, 32L, 34L, 45L, 39L, 10L),
                Math_score = c(20L, 23L, 6L, 18L, 15L, 10L, 20L, 23L),
             English_score = c(15L, 23L, 12L, 9L, 21L, 8L, 12L, 19L),
      Social_studies_score = c(16L, 14L, 20L, 23L, 23L, 22L, 18L, 17L),
           Chemistry_score = c(12L, 18L, 23L, 22L, 21L, 18L, 6L, 14L)
    )

uj5u.com熱心網友回復:

一個可以很好地擴展到更多科目和學生的選項是華夫餅式情節:

library(tidyverse)

pivot_longer(df, -1) %>%
  mutate(Student = factor(student_id),
         Subject = sub(' score', '', gsub('_', ' ', name))) %>%
  ggplot(aes(Student, Subject, fill = value))  
  geom_tile(size = 3, color = 'white')  
  coord_equal()  
  labs(fill = 'Score')  
  scale_fill_viridis_c()  
  theme_void(base_size = 12)  
  theme(axis.text = element_text(),
        axis.title = element_text(),
        axis.text.y = element_text(hjust = 1),
        axis.title.y = element_text(angle = 90, size = 20),
        axis.title.x = element_text(margin = margin(10, 10, 10, 10),
                                    size = 20),
        legend.title = element_text(size = 20),
        legend.margin = margin(20, 20, 20, 20))

如何可視化資料以顯示性能和性能變化

擴展到 50 個學生和 10 個科目可能看起來像這樣:

如何可視化資料以顯示性能和性能變化

uj5u.com熱心網友回復:

可用于geom_boxplot按學生顯示跨學科分數的中位數和范圍。

通過添加geom_point圖層,您可以額外顯示主題分數。

為了將其擴展到 500 名學生,我使用cut_interval. 您可以選擇任意數量的組。

library(tidyverse)
library(glue)

# Sample data
df <- tibble(
  student_id = 1:500,
  Math_score = rnorm(500, 23, 1.2),
  English_score = rnorm(500, 24, 1.3),
  Social_studies_score = rnorm(500, 22, 1.4),
  Chemistry_score = rnorm(500, 20, 1.1)
)

# Summarise and plot
df |> 
  pivot_longer(-student_id, values_to = "score", names_to = "subject") |> 
  group_by(student_id) |> 
  mutate(mean_score = mean(score)) |> 
  ungroup() |> 
  mutate(quartile = cut_interval(mean_score, n = 4, 
                                 labels = c("Bottom Quartile", "Lower Quartile", 
                                            "Upper Quartile", "Top Quartile")),
         quartile = fct_reorder(quartile, mean_score)) |> 
  ggplot(aes(quartile, score, group = quartile))  
  geom_boxplot()  
  geom_jitter(aes(colour = subject), width = 0.2)  
  coord_flip()  
  labs(x = NULL, y = "Score", colour = "Subject",
       title = glue("Scores for {nrow(df)} Students"))  
  theme_bw()

如何可視化資料以顯示性能和性能變化

reprex 包創建于 2022-06-02 (v2.0.1)

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