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这是一个关于数据可视化表示的最佳实践以及如何在 R/ggplot2 中绘制图的问题。

我正在尝试找到一种以图形方式表示此处讲述的故事的方法：

“我们有 2000 个测试用例，其中 500 个有错误。经过调查，我们发现 400 个测试是 Big，1600 个是 Small；只有 25 个 Big 测试有错误，所以我们将它们放在一边，留下 1600 个 Small 测试，其中475个有错误，然后我们发现小测试中有400个是顺时针，1200个是逆时针；小顺时针测试只有20个有错误，所以我们把它们放在一边，留下1200个小逆时针测试，其中455 有错误。”

换句话说，我使用类别来分隔我的测试用例，并且我想表示每个类别中的错误比例如何随着我的进步而变化。

这是一些带有数据的R：

tests <- data.frame(n.all=c(2000,400,1600,400,1200),n.err=c(500,25,475,20,455),sep.1=as.factor(c("all","Big","Small","Small","Small")),sep.2=as.factor(c("all","all","all","Clockwise","Counter-Clockwise")))

有了这么少量的数据，一个简单的数字表可能是最好的选择；让我们假设故事继续下去，使用越来越多的分离类别，因此简单地列出数字并不是最佳选择。

什么是表示这些数据的好方法？我能想到几种可能：

四种可能的图：饼图、条形图、带路径的条形图、带路径的水平条形图

  1. 饼图，显示被拿走的饼片，以及剩余部分的错误分解/没有错误
  2. 条形图，类似
  3. 带有丝带的条形图显示了分离类别的“流程”，如米纳德的拿破仑进军图表
  4. 类似，但条形图水平而不是垂直显示分数

所有四种方法都显示测试用例的绝对数量减少，以及分离类别中的错误比例以及剩余的错误。我想我最喜欢#4，但我有一个开放的心态。

这种数据应该如何表示，可以用R/ggplot2来表示吗？

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1 回答 1

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记住绘制图形时应该对齐的 3 件事；你要告诉你的信息，数据告诉你的信息和图表告诉你的信息。在我看来，您的选项 4 是始终如一地传达信息的最佳选项。

我也通过完全消除达到了第 4 位：;)

列不适合，因为您将垂直表示与水平流相结合，比较饼图也不容易（即使在饼图中，也很难比较不同的部分），因此它们也不是一种选择。确实留给您选项 4 :)

你也可以试试桑基图。R中的桑基图？可能会有所帮助

于 2013-06-11T13:46:39.717 回答