2.2 Boxplots en aanverwanten

2.2.1 Boxplots

3. Met deze regel maak je een boxplot

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_boxplot() +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10)

2.2.2 Violinplots

3. Met deze regel maak je een violinplot

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_violin() +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10)

Je kan een violinplot ook combineren met een boxplot:

3. Met position = position_dodge(0.7) heb je controle over de afstand tussen de groepen. Dit heb je nodig om de violinplot en de boxplot goed te positioneren.
4. Met width=0.1 maak je de boxplot smaller, zodat die goed in de violinplot past.

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_violin(position = position_dodge(0.7)) +
  geom_boxplot(width = 0.1, position = position_dodge(0.7)) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10) 

Of met gemiddelde en standaardfout:

4. stat_summary berekent statistieken uit je data. Default is gemiddelde en standaardfout. Er zijn heel veel mogelijkheden (incl. betrouwbaarheidsinterval).

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_violin(position = position_dodge(0.7)) +
  stat_summary(position = position_dodge(0.7)) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10)

## No summary function supplied, defaulting to `mean_se()`

2.2.3 Scatterplot met groepen

3. Op deze regel moet je aangeven dat je de groepen naast elkaar (dodge) wilt hebben.

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_point(position = position_dodge(0.3)) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10)

Je kan ook nog gemiddelde en standaardfout:

4. Ook hier weer kan je met stat_summary gemiddelde en standaardfout berekenen en weergeven. Handige figuurvorm in combinatie met een scatterplot is de crossbar.

cijfers %>% 
  ggplot(aes(jaar, biocalculus, colour = geslacht)) +
  geom_point(position = position_dodge(0.5)) +
  stat_summary(position = position_dodge(0.5),
               geom = "crossbar") +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  ylim(1, 10)

## No summary function supplied, defaulting to `mean_se()`