2.1 Scatterplot

1. Package tidyverse laden
2. dataframe cijfers in pipeline laden
3. figuur opzetten met op x-as scheikunde en y-as biologie (uit dataframe cijfers)
4. Scatterplot toevoegen
5. Thema veranderen naar classic

library(tidyverse)
cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie)) +
  geom_point() +
  theme_classic()

NB: je kan een thema permament instellen (die dus geldt voor iedere figuur die je maakt in die sessie):

theme_set(theme_classic())

2.1.1 Scatterplot met regressielijn

4. Deze regel voegt een regressielijn toe (op basis van een lineair model (lm)).

cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

Wil je geen betrouwbaarheidsinterval rondom de lijn: geom_smooth(method="lm", se=FALSE)

2.1.2 1:1-lijn

Wil je een zogenaamde 1:1-lijn, om te checken of de studenten stelselmatig een hoger cijfer voor biologie:

4. Voegt een lijn toe waarbij je richtingscoëfficient (slope) en/of snijpunt y-as (intercept) kiest.

cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope = 1) +
  theme_classic()

2.1.3 Limieten assen aanpassen

5. met deze regel verander je limiet x-as
6. met deze regel verander je limiet y-as

cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope = 1) +
  xlim(1, 10) +
  ylim(1, 10)

2.1.4 Data in groepen verdelen

2. Met argument colour of fill kan je je data in groepen verdelen op basis van een variabele (in dit geval geslacht).

cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie, colour = geslacht)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope = 1) +
  xlim(1, 10) +
  ylim(1, 10)

2.1.5 Handmatig kleur per groep bepalen

3. Met deze regel kan je handmatig kleuren toekennen aan groepen. Laat je deze regel weg, dan kiest ggplot zelf zijn kleuren.

cijfers %>%
  ggplot(aes(scheikunde, biologie, colour = geslacht)) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope = 1) +
  xlim(1, 10) +
  ylim(1, 10)

2.1.6 Per groep symbool toekennen

3. Met deze regel geef je per groep aan met wat voor symbool het weergegeven wordt. Je kan kiezen uit een aantal basisvormen (opgeroepen met cijfers 1 t/m 25), of bijv. unicode zoals hier.

cijfers %>% 
  ggplot(aes(scheikunde, biologie, shape=geslacht, 
             colour=geslacht)) +
  scale_shape_manual(values = c("m"="\u2642", "v"="\u2640")) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  geom_point(size=2) +
  geom_abline(slope=1) +
  xlim(1,10) +
  ylim(1,10)

2.1.7 Data verdelen in meerdere grafieken

De cijferdata omvat vijf jaargangen eerstejaarsstudenten.

8. Met facet_wrap verdeel je de data in meerdere figuren (in dit geval op basis van jaar)

cijfers %>% 
  ggplot(aes(scheikunde, biologie, shape=geslacht, 
             colour=geslacht)) +
  scale_shape_manual(values = c("m"="\u2642", "v"="\u2640")) +
  scale_color_manual(values = c("m"="blue", "v"="deeppink1")) +
  geom_point(size=2) +
  geom_abline(slope=1) +
  facet_wrap(vars(jaar)) +
  xlim(1,10) +
  ylim(1,10)