Un Quantile-Quantile plot (ou QQPlot) est utilisé pour vérifier si une donnée suit une distribution normale.
On suppose que les données sont distribuées normalement lorsque les points suivent approximativement la ligne de référence à 45 degrés.
Cet article décrit comment créer un qqplot dans R en utilisant le package ggplot2.
Sommaire:
Livre Apparenté
GGPLOT2 - L’Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Données dans RFonctions R clés
- Fonction clé:
stat_qq(). - Arguments clés :
color,shapeetsizepour changer la couleur, la forme et la taille des points.
Préparation des données
Créer des données (wdata) contenant les poids par sexe (M pour homme ; F pour femme):
set.seed(1234)
wdata = data.frame(
sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58))
)
# head(wdata, 4)Chargement des packages R requis
Chargez le package ggplot2 et mettez le thème par défaut à theme_minimal() avec la légende en haut du graphique:
library(ggplot2)
theme_set(
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top")
)Créer des qqpplot
Créez un qq-plot de weight. Changer la couleur par groupe (sexe)
ggplot(wdata, aes(sample = weight)) +
stat_qq(aes(color = sex)) +
scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800"))+
labs(y = "Weight")
Graphique alternatif utilisant la fonction ggqqplot()[in ggpubr]. L’intervalle de confiance à 95 % est indiqué par défaut.
library(ggpubr)
ggqqplot(wdata, x = "weight",
color = "sex",
palette = c("#0073C2FF", "#FC4E07"),
ggtheme = theme_pubclean())
Conclusion
Cet article montre comment créer un qqplot en utilisant le package ggplot2 et le package ggpubr.
Version:
English
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