Постройте повторяющиеся меры точности в R

Question

У меня есть data.frame, содержащий 40 бинарных (точных) показателей из 80 элементов. Кроме того, 80 пунктов относятся к двум разным уровням (A и V) категории (состояния). Я превратил столбец точности в переменную numeri c, чтобы я мог выполнять над ней арифметические c операции. Мои данные будут выглядеть примерно так:

Item <- rep(1:80,40)
Condition <- rep(rep(c("A","V"),each=40),40)
accuracyV <- rbinom(1600, size = 1,prob = 0.8)
accuracyA <- rbinom(1600, size = 1,prob = 0.3)
Accuracy <- c(accuracyA,accuracyV)
MyData <- data.frame(Item,Condition,Accuracy)
MyData$Item <- as.factor(MyData$Item)
MyData$Accuracy <- as.numeric(as.character(MyData$Accuracy))

Я хотел бы иметь диаграмму рассеяния или какой-либо другой тип диаграммы, который позволяет мне видеть среднюю оценку каждого элемента для каждого условия. Моя идея состояла бы в том, чтобы все 80 элементов располагались по оси x со средней точностью по оси y и разными цветами для каждого элемента в зависимости от состояния.

Я не знаю, как построить среднюю точность для каждого элемента на графике. Любая помощь приветствуется.

Answer 1

Вот один из способов сделать это, хотя я думаю, что 80 элементов, возможно, слишком много для размещения на одной оси, так как это затрудняет чтение графика:

library(dplyr)
library(ggplot2)

MyData %>% 
  group_by(Item, Condition) %>% 
  summarize(Accuracy = mean(Accuracy)) %>% 
  ggplot(aes(x = Item, y = Accuracy, fill = Condition)) + 
  geom_col() +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Это может быть немного яснее, если вы разберете сюжет:

MyData %>% 
  group_by(Item, Condition) %>% 
  summarize(Accuracy = mean(Accuracy)) %>% 
  ggplot(aes(x = Item, y = Accuracy, fill = Condition)) + 
  geom_col() +
  facet_wrap(.~Condition, nrow = 2, ncol = 1, scales = "free") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))