Wie erstellt man "Clustered Dotplots" für kategoriale Daten?

Question

Ich möchte eine Grafik, wie diese aus der Software Fathom erstellen.

Ich habe einen Zwei-Wege-Tabelle der kategorischen Frequenzdaten, die ich so etwas wie eine Fluktuation Plot erstellen möchten, aber der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Sie die einzelnen Datenpunkte sehen können. Ich habe versucht ggfluctuation(...), levelplots(...) und alle Arten von Paketen (wie ggplot2), aber ohne Erfolg. Ich kann nichts in irgendwelchen Foren finden, um entweder zu helfen.

Ich wäre außerordentlich dankbar, wenn jemand mir helfen könnte, mich anzusprechen oder Code zu erstellen, der mein Ziel erreichen würde.

Answer 1

Hier ist eine verbesserte Version.

sample_data = structure(list(set = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), class = "factor", .Label = c("09t0101 TJ", 
"09t0102 MW", "09t0201 EH", "09t0202 NH")), grade = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("1", 
"2", "3", "4"), class = "factor"), freq = c(7L, 8L, 2L, 3L, 11L, 
4L, 11L, 3L, 3L, 8L, 3L, 8L, 3L, 9L, 3L, 2L)), .Names = c("set", 
"grade", "freq"), row.names = c(NA, -16L), class = "data.frame") 

group = unique(sample_data$set) #Obtain the unique 'set' values for y-axis 
max_x = length(unique(sample_data$grade)) #Obtain the maximum number of 'grades' to plot on x-axis 
max_y = length(group) #Obtain the maximum number of 'set' to plot on y-axis 
pdf(file="plot.pdf",width=8,height=6) 
par(mar = c(5, 10, 4, 2)) #c(bottom, left, top, right) 
plot(max_x,max_y,xlim=c(0.5,max_x+0.5),ylim=c(0.5,max_y +0.5),pch=NA,xlab="Grades",ylab=NA,xaxt="n",yaxt="n",asp=1) #asp = 1 IMPORTANT 
axis(side = 2, at=c(1:length(group)), labels=c(as.vector(group)),las=2) 
axis(side = 1, at=c(1:length(unique(sample_data$grade))), labels=c(as.vector(unique(sample_data$grade)))) 

r = 0.15 #The diameter of circles to be plotted 

for (i in 1:length(group)){ 
a = subset(sample_data,sample_data$set==group[i]) #Subset new data.frame corresponding to first 'set' 

for (j in 1:nrow(a)){ 
matrix_sz = ceiling(sqrt(a$freq[j])) #Determine the size of square matrix that can accomodate all the frequency 
matrix_x = matrix(nrow = matrix_sz, ncol = matrix_sz) #Initiate matrix 
matrix_y = matrix(nrow = matrix_sz, ncol = matrix_sz) #Initiate matrix 
matrix_x[,1] = -1*((matrix_sz/2) - 0.5) #Find out relatve x co-ordinates for first column 
matrix_y[1,] = 1*((matrix_sz/2) - 0.5) #Find out relatve y co-ordinates for first row 

# Find out other relative co-ordinates if the size of square matrix is more than 1x1 
if (matrix_sz > 1){ 
for (column in 2:matrix_sz){ 
matrix_x[,column] = matrix_x[,column - 1] + 1 
} 
for (row in 2:matrix_sz){ 
matrix_y[row,] = matrix_y[row-1,] - 1 
} 
} 

#Determine the co-ordinate of the center of the square matrix grid 
xx = as.integer(a$grade[j]) 
yy = i 
fq = 1 #To keep track of the corresponding 'freq' 

# Plot circles around the center based on relative co-ordinates 
for (row in 1:matrix_sz){ 
for (column in 1:matrix_sz){ 
if (fq > a$freq[j]){break} #Break if the necessary number of points have been plotted 
xx1 = xx + r * matrix_x[row, column] 
yy1 = yy + r * matrix_y[row, column] 
# points (x = xx1, y = yy1, pch=1) 
fq = fq + 1 
symbols (x = xx1, y = yy1, circles=c(r/2.25),add =TRUE,inches=FALSE,bg = "gray") 
} 
} 
} 
} 
dev.off()