Introduction

Exercice 1 - Boites à moustaches

Comment créer une boite à moustaches

Pour créer une boite à moustaches avec {ggplot2}, ajoutez geom_boxplot() au template {ggplot2}. Par exemple, le code ci-dessous utilise des boites à moustaches pour afficher la relation entre les variables class et hwy du jeu de données mpg, qui est fourni avec {ggplot2}.

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_boxplot()

Catégoriel et continu

geom_boxplot() s’attend à ce que l’axe \(y\) soit continu, mais accepte des variables catégorielles sur l’axe \(x\). Par exemple, ici class est une variable catégorielle. geom_boxplot() va automatiquement tracer une boite à moustaches séparée pour chaque valeur de \(x\). Cela permet de comparer les distributions des points avec différentes valeurs de \(x\).

Exercice 2 - Interprétation

Exercice 3 - Créer une boite à moustaches

Recréez la boite à moustaches ci-dessous avec le jeu de données diamonds.

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = cut, y = price) +
  geom_boxplot()

Outliers

Vous pouvez modifier l’aspect des valeurs aberrantes dans votre boite à moustaches avec les paramètres outlier.color, outlier.fill, outlier.shape, outlier.size, outlier.stroke, et outlier.alpha (le paramètre outlier.shape prend un nombre de 1 à 25).

Malheureusement, vous ne pouvez pas dire à geom_boxplot() d’ignorer complètement les valeurs aberrantes, mais vous pouvez faire disparaître les valeurs aberrantes en fixant outlier.alpha = 0. Essayez-le dans le graphique ci-dessous.

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = cut, y = price) +
  geom_boxplot(outlier.shape  = 24, 
               outlier.fill = "white", 
               outlier.stroke = 0.25)

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = cut, y = price) +
  geom_boxplot(outlier.alpha = 0)

Paramètres esthétiques

Les boites à moustaches reconnaissent les paramètres esthétiques suivants : alpha, color, fill, group, linetype, shape, size, et weight.

Parmi ces éléments, group est peut-être le plus couramment utilisé. Examinez le graphique ci-dessous. Il utilise une variable continue sur l’axe \(x\). En conséquence, geom_boxplot() n’est pas sûr de savoir comment diviser les données en catégories : il regroupe toutes les données dans un seul boxplot. Le résultat révèle peu de choses sur la relation entre le carat et le prix.

Dans les prochaines sections, nous utiliserons group pour construire un graphique plus instructif.

Comment “couper” une variable continue

{ggplot2} propose trois fonctions d’aide que vous pouvez utiliser pour diviser une variable continue en catégories. Chacune prend un vecteur continu et renvoie un vecteur catégoriel qui assigne chaque valeur à une classe. Par exemple, cut_interval() découpe un vecteur en n classes de longueur égale.

continuous_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
continuous_vector

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

cut_interval(continuous_vector, n = 3)

##  [1] [1,4]  [1,4]  [1,4]  [1,4]  (4,7]  (4,7]  (4,7]  (7,10] (7,10] (7,10]
## Levels: [1,4] (4,7] (7,10]

Les fonctions cut

Les trois fonctions cut sont

• cut_interval() qui construit n classes avec une étendue égale

• cut_number() qui construit n classes avec (approximativement) un nombre égal d’observations

• cut_width() qui construit des classes avec la largeur width.

Utilisez l’une des trois fonctions ci-dessous pour découper continuous_vector en classes de largeur width = 2.

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

continuous_vector

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

cut_width(continuous_vector, width = 2)

Exercice 4 - Appliquer une fonction de coupure en intervalles

Lorsque vous définissez le paramètre esthétique \(group\) d’une boite à moustaches, geom_boxplot() va dessiner une boite à moustaches séparée pour chaque collection d’observations qui ont la même valeur pour le vecteur que vous mettez dans \(group\).

Cela signifie que nous pouvons diviser notre graphique carat en utilisant pour \(group\) le résultat d’une fonction de coupure, comme dans le code ci-dessous. Étudiez le code, puis modifiez-le pour créer une boite à moustaches séparée pour chaque intervalle de 0,25 carat.

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = carat, y = price, group = cut_interval(carat, n = 2)) +
  geom_boxplot()

Warning: Orientation is not uniquely specified when both the x and y aesthetics are
continuous. Picking default orientation 'x'.

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = carat, y = price, group = cut_width(carat, width = 0.25)) +
  geom_boxplot()

coord_flip()

geom_boxplot() s’attend toujours à ce que la variable catégorielle apparaisse sur l’axe \(x\), ce qui crée des boites à moustaches verticales. Mais que faire si vous souhaitez créer des boites à moustaches horizontales, comme dans le graphique ci-dessous ?

Vous pouvez faire cela en ajoutant + coord_flip() à votre appel de graphique.

Exercice 5 - boites à moustaches horizontales

Modifiez le code ci-dessous pour orienter les boites à moustaches horizontalement.

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_boxplot()

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_boxplot() +
  coord_flip()

geom_dotplot()

Les boites à moustaches sont un moyen rapide de représenter une distribution, mais ils laissent derrière eux beaucoup d’informations. {ggplot2} complète les boites à moustaches avec deux geoms qui montrent plus d’informations.

Le premier est geom_dotplot(). Il permet de créer des graphiques de ressemblance. Si vous mettez le paramètre binaxis de geom_dotplot() à "y", geom_dotplot() se comporte comme geom_boxplot(), et affiche une distribution séparée pour chaque groupe de données.

Ici, chaque groupe fonctionne comme un histogramme vertical. Ajoutez le paramètre stackdir = "center" puis relancez le code. Pouvez-vous interpréter les résultats ?

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_dotplot(binaxis = "y", 
               dotsize = 0.5, 
               binwidth = 1)

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_dotplot(binaxis = "y", 
               dotsize = 0.5, 
               binwidth = 1, 
               stackdir = "center")

geom_violin()

geom_violin() fournit une seconde alternative à geom_boxplot(). Un diagramme en violon utilise les densités pour dessiner une version lissée du graphique centré que vous venez de construire.

Chaque “violon” couvre l’ensemble des données. Le violon est épais là où il y a beaucoup de valeurs, et mince là où il y en a peu.

Convertissez le tracé ci-dessous pour passer d’une boite à moustaches à un diagramme en violon. Notez que les diagrammes en violon n’utilisent pas les paramètres que vous avez vus pour les graphiques de ressemblance.

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_boxplot()

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_violin()

Exercice 7 - Diagrammes en violon

Vous pouvez encore améliorer les diagrammes en violon en ajoutant le paramètre draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75). Cela fera en sorte que {ggplot2} trace des lignes horizontales à travers les violons aux 25e, 50e et 75e percentiles. Ce sont les trois mêmes lignes horizontales qui sont affichées dans un boxplot (les 25e et 75e percentiles sont les limites de la boite, le 50e percentile est la médiane).

Ajoutez ces lignes au diagramme en violon ci-dessous.

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_violin()

ggplot(data = mpg) +
  aes(x = class, y = hwy) +
  geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75))

geom_count()

Les boites à moustaches constituent un moyen efficace d’explorer l’interaction entre une variable continue et une variable catégorielle. Mais qu’en est-il si vous avez deux variables catégorielles ?

Vous pouvez voir comment les observations sont réparties entre deux variables catégorielles avec geom_count(). geom_count() affiche un point à chaque combinaison de valeurs des deux variables. La taille du point est mise en correspondance avec le nombre d’observations qui ont cette combinaison de valeurs. Les combinaisons rares auront de petits points, les combinaisons fréquentes auront de gros points.

Exercice 8 - Graphiques de comptages

Utilisez geom_count() pour afficher l’interaction des variables cut et clarity du jeu de données diamonds.

ggplot(data = diamonds) +
  aes(x = cut, y = clarity) +
  geom_count()

count

Vous pouvez utiliser la fonction count() du package {dplyr} pour calculer les valeurs de comptage affichées par geom_count(). Pour utiliser la fonction count(), passez-lui un jeu de données et ensuite les noms d’aucune ou plusieurs variables du jeu de données. count() renverra un nouveau tableau qui liste le nombre d’observations qui apparaissent avec chaque combinaison possible des variables spécifiées.

Ainsi, par exemple, le code ci-dessous renvoie les comptages que vous avez visualisés dans l’exercice 8.

 diamonds |> 
   count(cut, clarity)

Heatmaps

Les heatmaps, parfois aussi appelées cartes de chaleur, fournissent une deuxième façon de visualiser la relation entre deux variables catégorielles. Elles fonctionnent comme des graphiques de comptage, mais utilisent une couleur de remplissage (au lieu d’une taille de point) pour afficher le nombre d’observations dans chaque combinaison.

Comment construire un heatmap ?

{ggplot2} ne fournit pas de fonction geom pour les heatmaps, mais vous pouvez en construire en utilisant les résultats de count() avec geom_tile().

Pour ce faire, définissez les paramètres esthétiques x et y de geom_tile() aux variables que vous passez à count(). Ensuite, utilisez la variable n calculée par count() pour le paramètre esthétique de remplissage (fill). Le graphique ci-dessous affiche les mêmes comptages que le graphique de l’exercice 8.

 diamonds |> 
   count(cut, clarity) |> 
   ggplot() +
     aes(x = cut, y = clarity, fill = n) +
     geom_tile()

Exercice 9 - Construire une heatmap

Pratiquez la méthode ci-dessus en recréant la heatmap ci-dessous.

 diamonds |> 
   count(color, cut) |> 
   ggplot() +
     aes(x = color, y = cut, fill = n) + 
     geom_tile()

Récapitulatif

Les boites à moustaches (boxplots), les graphiques de ressemblance (dotplots) et les diagrammes en violon (violin plots) permettent de rechercher les relations entre une variable continue et une variable catégorielle. Les diagrammes en violon transmettent rapidement beaucoup d’informations, mais les boites à moustaches ont une longueur d’avance en termes de popularité — elles étaient faciles à construire lorsque les statisticiens devaient dessiner des graphiques à la main.

Dans n’importe lequel de ces graphiques, recherchez les distributions, les étendues de valeurs, les médianes, l’asymétrie ou tout autre élément qui attire votre attention en changeant de manière inhabituelle d’une distribution à l’autre. Souvent, vous pouvez rendre les graphiques encore plus révélateurs avec la fonction fct_reorder() du package {forcats} (nous attendrons que vous ayez utilisé les facteurs pour en savoir plus).

Les diagrammes de comptage et les heatmaps (cartes de chaleur) vous aident à voir comment les observations sont distribuées à travers les interactions de deux variables catégorielles.