r - 绘制一个图来表示连续的分类(R，ggplot2)

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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 中绘制图表的问题。

我试图找到一种方法来以图形方式表示这里讲述的故事:

"We had 2000 test cases, of which 500 had errors. After investigation, we found that 400 of the tests were Big and 1600 were Small; only 25 of the Big tests had errors, so we set them aside, leaving 1600 Small tests, of which 475 had errors. We then found that 400 of the Small tests were Clockwise and 1200 were Counter-Clockwise; only 20 of the Small Clockwise tests had errors, so we set them aside, leaving 1200 Small Counter-Clockwise tests, of which 455 had errors."

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度而变化。

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；让我们假设故事还在继续，使用越来越多的分离类别，因此简单地列出数字并不是最好的选择。

表示这些数据的好方法是什么？我能想到几个可能性:

饼图，显示被带走的饼图，以及剩余的错误/无错误的分割

条形图，类似

带丝带的条形图显示分离类别的“流程”，例如 Minard's chart of Napoleon's march

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在减少，分离类别中的错误比例以及剩余的错误比例都在下降。我想我最喜欢#4，但我有一个开放的心态。

应该如何表示这种数据，可以使用 R/ggplot2 来表示吗？

Answer 1

记住绘制图形时应该对齐的3件事；您要传达的信息、数据要告诉您的信息以及图表要告诉您的信息。
在我看来，您的选项 4 是能够始终如一地传达信息的最佳选择。

我也通过纯粹的淘汰达到了第 4 名:;)

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。确实给您留下了选项 4 :)

您也可以尝试使用桑基图。 Sankey Diagrams in R?可能会有所帮助