现代统计图形 - 科学网—博客

5.4 条形图 71
表明了两组数据的中位数有显著差异,Wilcoxon秩和检验也证实了这一结
论。此外,该图还使用了varwidth参数以表明两组数据样本量的大小不同。
5.4 条形图
如同前面1.5节中曾经提到的,条形图目前是各种统计图形中应用最广
泛的,但条形图所能展示的统计量比较贫乏:它只能以矩形条的长度展示
原始数值,对数据没有任何概括或推断。
R中条形图的函数为barplot(),用法如下:
1 > usage(barplot, "default", 0.75)
barplot(height, width = 1, space = NULL,
names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,
horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45, col = NULL,
border = par("fg"), main = NULL, sub = NULL,
xlab = NULL, ylab = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL,
xpd = TRUE, log = "", axes = TRUE, axisnames = TRUE,
cex.axis = par("cex.axis"), cex.names = par("cex.axis"),
inside = TRUE, plot = TRUE, axis.lty = 0, offset = 0,
add = FALSE, args.legend = NULL, ...)
条形图的主要参数是height,它指定了长条的长度,这个参数可以接受
一个数值向量或者一个数值矩阵作为参数,前者容易理解,后者稍有些复
杂,当传入一个矩阵时,条形图针对矩阵的每一列画图,若beside为FALSE,
则矩阵每一列占据一条的位置,该条由若干矩形堆砌而成,这些矩形的长
度对应着矩阵的行数据,若beside为TRUE,这些矩形则并排排列而非堆砌;
width可以设置条的宽度;space用以设置条之间的间距;names.arg为条形
图的标签,即每一条的名称;legend.text参数在height为矩阵时比较有用,
可以用来添加图例;horiz用以设置条形图的方向(水平或垂直);density、
angle等参数可以参考矩形的章节(4.4节);plot为逻辑值,决定是否将条形
图添加到现有图形上。
图5.7展示了参数beside和legend.text(下图)的效果。该图以1940年弗
吉尼亚州分年龄组、分地区和分性别死亡率数据VADeaths为基础,展示了
各组之间死亡率的差异,其中堆砌的条形图容易比较各年龄组总死亡率的
大小,显然年龄越高死亡率越大,而并列的条形图容易比较组内的城乡和
性别差异,一般说来,男性死亡率高于女性,农村男性死亡率低于城市男