Comment Créer un Beau Graphique dans R Combiné à un Tableau de Statistiques Descriptives

Prérequis

Charger les packages R requis

library(tidyverse)
library(rstatix)
library(ggpubr)

Préparation des données:

# Données de démonstration
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
df$dose <- as.factor(df$dose)
# Ajouter une colonne QC aléatoire
set.seed(123)
qc <- rep(c("pass", "fail"), 30)
df$qc <- as.factor(sample(qc, 60))
# Inspecter les données
head(df)

##    len supp dose   qc
## 1  4.2   VC  0.5 fail
## 2 11.5   VC  0.5 pass
## 3  7.3   VC  0.5 fail
## 4  5.8   VC  0.5 pass
## 5  6.4   VC  0.5 pass
## 6 10.0   VC  0.5 pass

Box plots basiques avec ajout de statistiques descriptives

Dans le code R suivant, les valeurs possibles pour l’argument ggfunc sont les fonctions du package R ggpubr, incluant : ggboxplot, ggviolin, ggdotplot, ggbarplot, ggline, etc. Il peut également s’agir de toute autre fonction ggplot qui accepte les arguments suivants: data, x, color, fill, palette, ggtheme, facet.by.

# Graphique basique
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = "jitter"
  )

# Colorer par groupes
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = "jitter",
  color = "dose", palette = "npg"
  )

# Calculer des statistiques descriptives
summary.stats <- df %>%
  group_by(dose) %>%
  get_summary_stats() %>%
  select(dose, n, median, iqr)
summary.stats

# Créer un boxplot
bxp <- ggboxplot(
  df, x = "dose", y = "len", add = "jitter", 
  ggtheme = theme_bw()
)

# Visualiser les statistiques descriptives
summary.plot <- ggsummarytable(
  summary.stats, x = "dose", y = c("n", "median", "iqr"),
  ggtheme = theme_bw()
  ) +
  clean_table_theme()

# Combiner le boxplot et le graphique des statistiques descriptives
ggarrange(
  bxp, summary.plot, ncol = 1, align = "v",
  heights = c(0.80, 0.20)
  )

Graphiques groupés avec tableau récapitulatif

# Plots groupés
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = "jitter",
  color = "supp", palette = "npg"
  )

# Changer le type de graphique
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggviolin, add = c("jitter", "median_iqr"),
  color = "supp", palette = "npg"
  )

# Créer un barplot
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggbarplot, add = c("jitter", "median_iqr"), position = position_dodge(),
  color = "supp", palette = "npg"
  )

# Créer des graphiques en ligne
ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggline, add = c("jitter", "median_iqr"), 
  color = "supp", palette = "npg"
  )

ggsummarystats(
  df, x = "supp", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = c("jitter"), 
  color = "dose", palette = "npg"
  )

Graphiques multipanels avec tableau de synthèse

Arguments clés:

• facet.by: vecteur de caractères, de longueur 1 ou 2, spécifiant les variables de regroupement pour le découpage du graphe en plusieurs panels. Devrait figurer dans les données.
• labeller: Vecteur de caractères. Les valeurs possibles sont l’une de label_both (panel étiqueté à la fois par des noms de variables de regroupement et des niveaux) et label_value (panel étiqueté avec seulement des niveaux de regroupement).

Créer des panels en fonction d’une variable de regroupement:

ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = c("jitter"), 
  color = "dose", palette = "jco",
  facet.by = "supp", labeller = "label_value",
  ggtheme = theme_bw(), legend = "top"
)

Créer des panels en fonction de deux variables de regroupement

ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = c("jitter"), 
  color = "dose", palette = "jco",
  facet.by = c("supp", "qc"), labeller = "label_both", 
  ggtheme = theme_bw(), legend = "top"
)

Créer des panels indépendants en utilisant l’argument free:

ggsummarystats(
  df, x = "dose", y = "len", 
  ggfunc = ggboxplot, add = c("jitter"), 
  color = "dose", palette = "jco",
  facet.by = c("supp", "qc"), labeller = "label_both", 
  free.panels = TRUE,
  ggtheme = theme_bw(), legend = "top"
)

Construire pas à pas un graphique multipanel personnalisé

Créer un box plot multipanel en utilisant une seule variable de regroupement (supp):

# Regrouper les données par supp
# Appliquer la fonction ggsummarystats à chaque sous-ensemble
df.grouped <- df %>%
  df_split_by(supp, label_col = "panel", labeller = df_label_both) %>%
  mutate(plot_list = map(
    data, ggsummarystats, x = "dose", y = "len",
    ggfunc = ggbarplot, 
    add = c("jitter", "median_iqr"), 
    facet.by = "panel"
    )
  )
df.grouped

## # A tibble: 2 x 4
##   supp  data              panel   plot_list 
##   <fct> <list>            <fct>   <list>    
## 1 VC    <tibble [30 × 4]> supp:OJ <ggsmmrys>
## 2 OJ    <tibble [30 × 4]> supp:VC <ggsmmrys>

# Afficher les graphiques
plot_list <- df.grouped$plot_list
class(plot_list) <- c("ggsummarystats_list", "list")
print(plot_list)