R语言数据可视化代码演示。
大家好，欢迎来到R语言数据可视化的代码演示。今天我们将介绍R多变量关系图，它是一种针对两个分类变量的马赛克图，使用矩形块的大小来表示样本在两个分类变量上的分布。
首先，让我们看一下具体的数据。与之前的数据相比，这次数据增加了一列，即level变量，该变量下包含四个趋势水平。接下来，我们将通过R67图来查看group和level变量之间的关系。
下面是具体的代码。首先，我们需要将数据导入二元环境中，使用RedExcel包中的RedExcel函数。在弹出的选择文件窗口中选择要读取的数据文件，然后单击“打开”。我们可以通过EAT函数查看数据的前六行。同样，我们可以在环境窗口中单击“data”按钮来查看数据的预览。
接下来，我们需要绘制R67图，需要使用RANTER函数。由于我们要针对两个分类变量绘制R67图，因此需要先制作一个表，也就是制作一个列联表。制作列联表实际上就是使用table函数。将这两个分类变量提取出来，使用美元符号将其提取为选区，然后将其放入R67函数中，这样就可以得到一个二维列列表。
我们可以先看看这个二维列列表，选中table部分，然后得到了这样一个二维列列表。行上面是XYZ，列上面是abcd。实际上，这里的数字含义是R26个样本中group取为xlevel的样本为14个，取为A的样本为20个，即为一个技术。使用Z4函数查看，这就是得到的R67图。实际上，它的水平轴上放的是group变量，y轴上放的是level变量。
我们可以看到，在X z三个取值水平中，y值水平的样本最多。也就是说，单独看group变量时，它的三个趋势水平对应的样本最多。您可以通过查看矩形块或方块的宽度来查看这一点。接下来，我们可以看到group变量下每个曲度水平下对应的A b c d四种样本的分布。从马赛克图中可以看出，当R8等于Y时，对应的样本数比较均衡，但在group等于X和group等于z的情况下，A、B、C、D的分布存在差异。样本量并不均匀。例如，在group等于x的样本中，level等于b和d的样本较多，而level等于c的样本较少；而在group等于z的样本中，level等于c的样本较多。因此，从马赛克图中可以看出这两个变量之间存在一些关系。样本在这两个变量上的取值分布并不随机，而是存在差异。
实际上，可以将这两个变量的顺序调换一下。现在将level放在前面，group放在后面，得到另一个马赛克图。
在这个图中，可以看到整体上，level等于a、b、c、d的样本水平大致相同，但在每个level的取值水平中，对应的x、y的分布和group的分布都存在差异。因此，这两个变量之间确实存在一定关系。可以通过其他假设检验方法进行验证。
关于图形的细节，可以进行一些修改。首先是x、y的数量和水平，现在是a、b、c、d，对应的是level，然后是y、i、love的数量和水平，现在是group，主标题也可以进行修改，这是一个描述两个分类变量取值分布关系的图形。
这是修改后的图形，同时可以将外轴上的刻度标签改为水平。以上就是马赛克图的编码介绍，如果有疑问，欢迎联系我。