Мы хотели бы представить изменение мышечной массы в результате упражнений в разных возрастных группах и окончательные результаты / результаты соревнований в конце исследования.
У нас есть несколько моментов времени, в которые измерялась мышечная масса. В этом примере я показываю только три временные точки, однако исследование ставит под угрозу 12 временных точек.
Чтобы представить изменение мышечной массы и отклонение от среднего, я смог использовать geom_flow(). Однако становится сложнее добавить возрастные группы в левой части диаграммы, а также показатели в правой части. Эти данные находятся в разных переменных.
Пожалуйста, помогите нам найти отличный способ представить данные. Спасибо.
Структура данных:
ID Age_at_start Месяц Deviation_muscle Производительность
1 36 3 59 Выдающийся
1 36 6 104 Отлично
1 36 9 200 выдающихся
2 29 3 -40 средний
2 29 6 -109 в среднем
2 29 9 -30 в среднем
3 22 3 310 выше среднего
library(ggplot2)
library(ggalluvial)
df.san$age<-factor(df.san$age)
df.san$age<-factor(df.san$age, levels=c(1,2,3,4), labels=c("20 to 24 years","25 to 29 years","30 to 34 years","35 to 39 years"))
df.san$dev_group <-factor(df.san$dev_group,levels=c(1,2,3,4,5,6,7),labels=c("≥250g","≥150 to <250g","≥50 to <150g","> -50 to <50g","> -150 to ≤ -50","> -250 to ≤ -150", "≤ -250g"))
df.san$month <- factor(df.san$month,labels=c("1mo","2mo","3mo"))
df.san$perform<-factor(df.san$perform,levels=c(1,2,3,4),labels=c("outstanding "," above average "," average "," below average"))
ggplot(df.san,aes(x = month,stratum = dev_group, alluvium = ID, fill = dev_group,label = dev_group)) +
scale_fill_brewer(type = "qual", palette = "Set2") +
geom_flow(stat = "alluvium", lode.guidance = "rightleft", color = "darkgray") +
geom_stratum() +
theme(legend.position = "bottom") +
ggtitle("Effect of Exercice on Muscle Growth on Performance in 4 Different Age Groups ")
Данные для df.san:
structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L), age = c(2L, 3L, 3L, 1L, 3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 1L, 3L, 1L, 4L, 4L, 3L, 4L, 3L, 4L, 2L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 1L, 4L, 1L, 3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 4L, 3L, 3L, 2L), month = c(2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L, 2L, 4L, 6L), dev_muscle = c(-109.3, -236.2, -275.4, -44.5, -202.6, -436, 3, -115.8, -136.2, -142.1, -429, -561.4, -49, -248.8, -232.6, -15.9, -171.5, -391.6, -5.8, -21.7, -104.1, 12.6, -33.4, -25.4, -57.3, -50.7, -103.6, -124, -221.4, -457.2, 22.1, -126.9, -79.5, -76.8, -113.2, -129.7, -86.1, -126, -82.9, -10.8, -2.8, 88.3, 41.6, 0.2, 184.7), perform = c(1L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 1L, 4L, 3L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 2L, 2L, 4L, 3L, 3L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 4L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 4L, 4L), dev_group = c(5L, 6L, 7L, 4L, 6L, 7L, 4L, 5L, 5L, 5L, 7L, 7L, 4L, 6L, 6L, 4L, 6L, 7L, 4L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 7L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -45L))