Préparer les données

Le jeu de données ToothGrowth est utilisé dans les exemples suivants :

# Convertir la colonne dose en facteur
ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)
head(ToothGrowth)

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

Assurez-vous que la variable dose soit convertie en facteur en utilisant le script de R ci-dessus.

Stripcharts basiques

library(ggplot2)
# Stripcharts basiques
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_jitter()
# Changer l'argument position
# 0.2 : dégré de dispersion sur l'axe des x
p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
p
# Tourner le stripchart
p + coord_flip()

Choisir les groupes à afficher:

p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2"))

Changer le type et la taille des points :

# Changer la taille des points
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2), cex=1.2)
# Changer le type de point (shape)
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2), shape=17)

Lire plus sur les types de points : ggplot2 types de points

Ajouter des statistiques descriptives sur un stripchart

La fonction stat_summary() peut être utilisée pour ajouter la moyenne/médiane et plus sur un dot plot.

# stripchart avec le point de la moyenne
p + stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=18,
                 size=3, color="red")
# stripchart avec le point de la médiane
p + stat_summary(fun.y=median, geom="point", shape=18,
                 size=3, color="red")

# Ajouter un box plot basique
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
# Ajouter un box plot de type notch
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_boxplot(notch = TRUE)+
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
# Ajouter un violin plot
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_violin(trim = FALSE)+
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
    geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
p + stat_summary(fun.data="mean_sdl", mult=1, 
                 geom="crossbar", width=0.5)
p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, mult=1, 
                 geom="pointrange", color="red")

# Fonction pour produire les 
# statistiques descriptives (moyenne et +/- sd)
data_summary <- function(x) {
   m <- mean(x)
   ymin <- m-sd(x)
   ymax <- m+sd(x)
   return(c(y=m,ymin=ymin,ymax=ymax))
}

p + stat_summary(fun.data=data_summary, color="blue")

Changer les types de points par groupes

Dans le code R ci-dessous, la forme des points du stripchart est automatiquement contrôlée par les niveaux de la variable dose.

Il est aussi possible de changer manuellement le type de points en utilisant la fonction scale_shape_manual().

# Changer le type de points par groupes
p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, shape=dose)) + 
    geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
p
# Changer le type de points manuellement
p + scale_shape_manual(values=c(1,17,19))

Lire plus sur les types de points : ggplot2 types de points

Changer la couleur par groupes

Dans le code R ci-dessous, la couleur des points est automatiquement contrôlée par les niveaux de la variable dose:

# Utiliser une couleur unique
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
    geom_jitter(position=position_jitter(0.2), color="red")
# Changer la couleur par groupe
p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
p

Il est aussi possible de changer manuellement les couleurs en utilisant les fonctions:

• scale_color_manual() : pour utiliser des couleurs personnalisées
• scale_color_brewer() : pour utiliser les palettes de couleurs du package RColorBrewer
• scale_color_grey() : pour utiliser la palette de couleurs grises

# Utiliser des couleurs personnalisées
p+scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# Utiliser les palettes RColorBrewer
p+scale_color_brewer(palette="Dark2")
# Utiliser la palette de couleurs grises
p + scale_color_grey() + theme_classic()

Lire plus sur ggplot2 et les couleurs ici: ggplot2 couleurs

Changer la position de la légende

p + theme(legend.position="top")
p + theme(legend.position="bottom")
p + theme(legend.position="none")# supprimer la légende

Les valeurs possibles pour l’argument legend.position sont : “left”,“top”, “right”, “bottom”.

Lire plus sur ggplot2 et légende: ggplot2 légende

Changer l’ordre des éléments dans la légende

La fonction scale_x_discrete peut être utilisée pour changer l’ordre des éléments en “2”, “0.5”, “1” :

p + scale_x_discrete(limits=c("2", "0.5", "1"))

Stripchart avec plusieurs groupes

# Changer la couleur des stripcharts par groupe
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=supp)) +
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
# Changer la position : intervalle entre les groupes
p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=supp, shape=supp)) +
  geom_jitter(position=position_dodge(0.8))
p

Change les couleurs du stripchart et ajouter des box plots :

# Changer les couleurs
p+scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# Ajouter des box plots
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=supp)) +
  geom_boxplot(color="black")+
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))
# Changer la position
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=supp)) +
  geom_boxplot(position=position_dodge(0.8))+
  geom_jitter(position=position_dodge(0.8))

Stripcharts personnalisés

# Stripchart basique
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))+
  labs(title="Plot of length  by dose",x="Dose (mg)", y = "Length")+
  theme_classic()
# Changer la couleur et le type de points par groupes
p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=dose, shape=dose)) + 
  geom_jitter(position=position_jitter(0.2))+
  labs(title="Plot of length  by dose",x="Dose (mg)", y = "Length")
p + theme_classic()

Changer les couleurs manuellement:

# Couleurs continues
p + scale_color_brewer(palette="Blues") + theme_classic()
# Couleurs discretes
p + scale_color_brewer(palette="Dark2") + theme_minimal()
# Gradient de couleurs
p + scale_color_brewer(palette="RdBu")

Lire plus sur ggplot2 et les couleurs ici: ggplot2 couleurs

Infos

Cette analyse a été faite en utilisant le logiciel R (ver. 3.1.2) et le package ggplot2 (ver. 1.0.0)