ggplotting

Einleitung Das Paket ggplot2 ist das umfangreichste und am weitesten verbreitete Paket zur Grafikerstellung in R. Seine Beliebtheit liegt vor allem an zwei Dingen: Es ist sehr eng mit der kommerziellen Seite von RStudio verwoben (Autor ist auch hier Hadley Wickham) und es folgt stringent einer “Grammatik der Grafikerstellung”.

In diesem Post lernt ihr, Daten in R mit Hilfe des Pakets “ggplot2” zu visualisieren. Das Tutorial startet mit den Grundprinzipien des Pakets, wie Daten in Schichten dargestellt werden, die Geometrie und Ästhetik der Grafiken sowie die Verwendung von Themes und Farbpaletten zur Anpassung der Abbildungen. Außerdem werden Methoden zur Beschriftung und Anpassung von Grafiken für eine übersichtlichere Darstellung von Daten erläutert.

In diesem Beitrag geben wir eine kurze Übersicht über einige gängige Plotarten mit den Beispielen, die wir schon behandelt haben oder noch behandeln werden. Um die Navigation ein wenig zu vereinfachen, hier eine Tabelle:

In den bisherigen Abschnitten haben wir unsere Abbildungen und Grafiken auf drei Dimensionen beschränkt: x, y und die Farbe. Der immense Vorteil am fortschreitenden Übergang dahingehend, dass wir Forschungsergebnisse nicht mehr ausschließlich in Printmedien darstellen, ist, dass wir eine vierte Dimension öffnen können (die Zeit), um mehr Informationen in einer Abbildung zu vermitteln.

In den bisherigen Sitzungen zu ggplotting hatten wir gesehen, wie man einfache Grafiken erstellt und so anpasst, dass sie z.B. dem corporate design entsprechen oder sogar ansehnlich für den Druck sind.

Explanative und Explorative Grafiken Mit Grafiken können unterschiedliche Ziele verfolgt werden: Explanative Grafiken dienen dazu, anderen einen bestimmten Sachverhalt (ein Muster in den Daten) zu kommunizieren Explorative Grafiken sollen dabei helfen, bestimmte Sachverhalte (Muster in den Daten) zu erkennen Der Fokus des Workshops lag bisher stark auf explanativen Grafiken.

An dieser Stelle beschreiben wir kurz, wie die Daten für die ggplotting-Inhalte zustande gekommen sind. Den fertigen Datesatz zum Download stellen wir auch direkt bereit, aber mit den hier dargestellten Befehlen kann dieser komplett ohne irgendwelche Schritte außerhalb R erzeugt werden.