Визуализация продольных данных с траекторией / наиболее подходящей средней кривой роста и спагетти-графиком с использованием R

У меня есть продольный набор данных с двумя группами диагнозов, которые я хочу визуально сравнить. У каждого субъекта есть одна, две или три точки данных и ряд зависимых переменных.

Вот образец данных:

dput(sample)

Я хочу визуализировать каждую зависимую переменную (по оси Y) с возрастом (по оси X), используя траекторию / наиболее подходящую кривую среднего роста, а также график спагетти, поэтому он будет выглядеть примерно так:

наиболее подходящая кривая среднего роста и график спагетти введите описание изображения здесь

Вот что у меня есть на данный момент:

Код R:

Результат: продольный график спагетти введите описание изображения здесь 

library(lattice)
xyplot(vol ~ age, groups = id, type= "b", data= data, 
ylab = "Volume (mm cubed)",
xlab = "Age (years)",
main = "Volume",
scales = list (x = list(at = c(4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))))

Как видно из выходного рисунка, сюжет сгруппирован по теме (id). Я хочу сохранить линии, соединяющие каждый момент времени для каждого субъекта, но сгруппированные по диагнозу, как показано на первом графике. Также не знаете, как создать (и наложить) наиболее подходящую кривую среднего роста на графике спагетти.

Наконец, после подбора модели для каждой группы, какая команда в R лучше всего подходит для получения сводной статистики (например, t-тест и f-тест для p-значений)?

Использование 

dput(sample)
:


r visualization plot best-fit-curve
person nisa    schedule 22.08.2016    source источник
comment
Просто наклеил образец! (извините, это довольно беспорядочно, не знаю, как вставить вертикальную полосу прокрутки!)   -  person eipi10    schedule 22.08.2016
comment
Это почти то, что мне нужно, спасибо! Есть ли способ наложить два графика, чтобы было легче сравнивать две траектории, как показано на первом рисунке моего исходного вопроса? Я также хотел бы, чтобы график спагетти и наиболее подходящая кривая были одного цвета для каждой группы (также показано на первом рисунке, исходный вопрос). Спасибо!   -  person nisa    schedule 23.08.2016

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Мы используем geom_path, чтобы воспроизвести график спагетти, geom_smooth, чтобы создать две линии наилучшего соответствия, и geom_point, чтобы раскрасить по диагнозу.

library(ggplot2)
ggplot(data = DT, aes(x = age, y = vol)) + 
geom_point(size = 2, aes(color = group)) + #colour points by group
geom_path(aes(group = id)) + #spaghetti plot
stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, aes(group = group, colour = group)) + #line of best fit by group
ylab("Volume (mm cubed)") +
xlab("Age (years)") +
theme_bw()

Результат:

введите здесь описание изображения

Можете ли вы предоставить образец ваших данных? Вставьте в свой вопрос результат ggplot2.

person Chris    schedule 22.08.2016
comment
@nisa извините за это - неправильно поняла. Отредактировано сейчас - person nisa; 23.08.2016
comment
Отлично спасибо! И, наконец, знаете ли вы о команде в R, которая лучше всего подходит для получения сводной статистики для кривых наилучшего соответствия (т. Е. T-тест и f-тест для p-значений)? - person Chris; 23.08.2016
comment
@Nisa, как правило, мы предпочитаем хранить отдельные вопросы в качестве разных вопросов в StackOverflow - если у вас есть новый вопрос, лучше задавать его отдельно - в основном потому, что это поможет другим людям, у которых такая же проблема, как и у вас! Я бы также провел небольшое исследование и посмотрел, сможете ли вы найти существующий ответ - я полагаю, он существует. Если это не так, не стесняйтесь связать свой новый вопрос здесь, и я посмотрю на него! - person nisa; 23.08.2016
comment
структура (список (id = структура (c (61L, 7L, 7L, 14L, 14L, 43L, 43L, 64L, 65L, 65L, 67L, 68L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L, 6L, 8L, 8L, 10L, 10L, 11L, 11L, 12L, 12L, 13L, 15L, 17L, 18L, 19L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 22L, 23L, 24L, 24L, 27L, 29L, 29L, 29L, 30L, 30L, 33L, 33L, 37L, 37L, 38L, 45L, 51L, 51L, 51L, 55L, 55L, 56L, 62L, 32L, 36L, 36L, 36L, 39L, 40L, 40L, 41L, 41L, 42L, 42L, 44L, 44L, 44L, 46L, 46L, 47L, 47L, 48L, 49L, 50L, 50L, 50L, 52L, 52L, 52L, 53L, 53L, 54L, 54L, 57L, 57L, 58L, 59L, 59L, 60L, 63L, 63L, 63L, 66L, 9L, 9L, 16L, 16L, 25L, 26L, 28L, 31L, 31L, 31L, 34L, 34L, 35L, 35L), .Label = c ("101 »,« 104 »,« 105 »,« 106 »,« 107 »,« 108 »,« 11 »,« 110 »,« 111 »,« 112 »,« 114 »,« 116 »,« 117 », «12», «120», «121», «127», «128», «134», «135», «136», «137», «138», «139», «141», «144» »,« 146 »,« 151 »,« 153 »,« 158 »,« 159 »,« 16 »,« 160 »,« 161 »,« 164 »,« 17 »,« 175 »,« 180 », «22», «23», «27», «32», «33», «34», «4», «41», «42», «44», «45», «46», «5», «52», «54», «57», «6», «7», «71», «73», «75», «77», «8», «9», «91» "," 93 "," 95 "," 96 "," 97 "," 98 "), class =" factor "), группа = структура (c (1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c ("CON", "PAT"), class = "factor"), timepoint = structure (c (1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L , 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L , 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L , 2L, 1L, 2L), .Label = c ("1.00", "2.00", "3.00", "2.00"), class = "factor"), age = c (12.64722222, 15.89444444, 16.38333333, 12.76666667, 13.25555556 , 12.03888889, 12.03888889, 14.11944444, 8.355555556, 9.311111111, 12.73888889, 12.27777778, 14. 55277778, 15.54166667, 16.53055556, 12.53055556, 14.53888889, 14.36666667, 15.57222222, 12.93055556, 9,152777778, 8,552777778, 10,725, +15,16944444, +16,22777778, 15,875, +17,19166667, +11,88888889, +12,87777778, 8,161111111, +12,80833333, +10,86944444, 9,133333333, +14,51666667, +13,58333333, +14,98333333, +17,42777778, 18.42777778, 19,425, +12,81388889, 8,227777778, +14,86111111, 15,8391933, +17,48888889, +15,73055556, +16,68611111, +17,64501522, +15,63611111, +16,80277778, +14,09444444, +15,13006088, +15,21666667, +16,14269406, 9.2, +10,74444444, 13.34, +14,52222222, +15,64166667, +11,49166667, +12,48888889, 12.81, +15,70277778, 13.83333333, 17.09722222, 18.15555556, 19.22222222, 9,727777778, +15,32222222, 16.8, +14,40833333, +15,36944444, +15,91111111, +16,96666667, +15,61944444, +16,72777778, 17,725, +14,69722222, +16,99037291, 9,077777778, +10,07222222, +12,94520548, +15,01944444, +16,81944444, 17,925, +18,88333333, +13,50277778, +14,65555556, 15.77222222, 15.79166667, 16.86111111, 15.90833333, 16.8206621, 16.03611111, 17.03337139, 9,583561644, +15,48888889, +16,46666667, +14,83055556, +16,32777778, +17,30585997, +18,31944444, +10,47222222, +16,29722222, +18,77222222, +10,07777778, +11,30277778, 7,444444444, +13,69863014, 6,261111111, +15,66944444, +16,65555556, +17,64459665, +17,63611111, +17,51944444, 10,775, 11,81111111), т = с (+548972,1775, 648425.585, 615478.6595, 601188.9513, 606759.7861, 598821.7733, 582035.8968, 475477.9975, 574780.474, 567670.6336, 623036.5768, 603722.0278, 526709.9175, 509533.1299, 516068.5599, 525279.5766, 558883.6295, 612427.3156, 599934.9009, 591680.4761, 639770.0607, 558242.4347 , 549221.9145, 605292.8799, 550536.2854, 511179.4063, 483482.6999, 558609.3465, 523856.3622, 576197.7365, 537253.1676, 627511.0046, 501817.1233, 616762.9889, 605997.8985, 582158.3157, 523472.5022, 504760.7745, 503067.4078, 646116.6452, 580252.1451, 597486.9348, 626396.6821, 572584.2842, 5734 43,347, +579332,7002, +473260,9821, 534797,636, +526065,6489, 560880,908, 542218,4166, +630812,8165, 629211,68, +608299,9884, 656401,4787, +571348,4899, +560327,5263, +543939,9021, 596117,8705, 584485,7293, 556320,8872, +626296,7889, +584663,1206, 656435,4865, +660134,5144, 643119,3113, 576699,6893, 531707,7736, +530264,4315, 541777.7762, 530922.3088, 610626.5987, 599960.3038, 650468.3647, 636040.7153, 635297.0107, 641780.0158, 599630.4608, 568276. 3797, 574587,6778, 496635,5676, +539622,8043, 532498,2519, +516473,2384, +517793,2922, 535472,7677, +528296,0881, 523785,7416, +534744,7207, 524431,1189, 587735,5674, 582148,4209, 571915,1305, 568074,2646, 581270,9412, +560716,9028, +532420,9127, 589196,387, 548777,309, +550087,9959, 539554,4263, 684722,458, 529343,8186, 546955.3154, 660572.5684, 660768.0026, 572548.3249, 598619.7422, 565051.5456, 596404.2088, 586308.6217, 592881.4289, 531294.8592, 543588.604, 644262.9365, "время", "возраст", "время", "возраст", "группа", .N vol "), row.names = c (NA, -116L), class =" data.frame ", codepage = 65001L) - person Chris; 23.08.2016