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我有一项回顾性调查的数据。在调查时间之前没有经历过感兴趣的特定事件的个人被放入审查观察类别，其余部分未经审查。如何为这个正确的审查数据绘制箱线图，显示生命表四分位数，同时考虑审查和未审查的观察？

（我感兴趣的变量“fbi”是一个持续时间变量，因此对于未经审查的 obs 持续时间是可用的，对于审查我已经用原点到调查日期之间的时间间隔替换了持续时间“fbi”，另一个二分变量“cens”在那里承认审查和未经审查的案件。）

数据可以模拟：

fbi <- rpois(100,12)
cens <- sample(0:1,100,replace=T) 
test <- data.frame(fbi,cens)

> head(test)
  fbi cens
1  18    0
2  14    0
3  17    1
4  11    1
5   9    0
6  10    1
4

1 回答 1

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使用您建议的虚拟数据以及我添加到答案中的数据，下面的行将绘制 2 个箱线图，总结fbi包括所有案例的变量，并仅使用未审查的案例。

boxplot(test$fbi,test$fbi[test$cens==0],names=c("all cases","w/out censored"))

如果您更愿意将审查过的案件与未经审查的案件进行比较，您可以这样做：

boxplot(fbi ~ cens,data=test,names=c("not censored","censored"))

编辑

针对下面的评论，以下使用该NADA库的代码是您正在寻找的吗？

library(NADA)
cenboxplot(test$fbi, as.logical(test$cen))

这里有关于该cenboxplot功能的在线文档：http ://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/NADA/html/cenboxplot.html

于 2013-02-02T06:13:25.550 回答