Какие типы визуализации данных использовать, кроме гистограммы, для отображения распространенности?

Question

У меня есть данные, которые включают переменную для насилия, и я хочу построить график распространенности (то есть 50% выборки, подверженной насилию, полу (4 уровня: цисгендерный мужчина / женщина, транссексуальный мужчина / женщина) и сексуальной ориентации ( гей, прямой, бисексуальный, бесполый).

Мы хотим визуализировать распространенность насилия в 16 различных сочетаниях пола и сексуальной ориентации (т.е. распространенность насилия среди гомосексуальных мужчин) в легко усваиваемой форме, не будучи слишком загроможденной.

Первоначально мы попробовали горизонтальную гистограмму с 16 столбцами с ошибками, соответствующими каждой комбинации пола и сексуальной ориентации, показывающей распространенность насилия, но это немного загромождено. Бары упорядочены по распространенности насилия. Цвета на графике относятся к каждому полу.

violencegraph <- ggplot(data=mydata, aes(x = reorder(gender_sexualorient, +prop), y=prop, ymin=low, ymax=upper)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() +
  geom_errorbar() +
  scale_y_continuous(labels=percent_format(), limits=c(0,1))

violencegraph + labs(title="Violence by Sexual Orientation and Gender", 
                 x="Gender and Sexual Orientation", y="Prevalence of Violence") + 
  theme(legend.position = "none") + 
  scale_fill_manual(values = c("#124987", "#b30000", "#a5c9f3", "#ff9999"),
 labels=c("Cisgender man", "Cisgender woman", "Transgender man", "Transgender woman")) +
  theme(legend.title=element_blank())

Существуют ли значительно лучшие способы визуализировать это? И какие варианты визуализации будут уместны? Также я новичок в R, поэтому дайте мне знать, если вам нужна дополнительная информация или код, чтобы помочь

Answer 1

Я бы, наверное, пошел с тепловой картой (как предложено @Wil) или пузырьковой тепловой картой. Вы можете сделать тепловую карту с помощью ggplot2 или heatmap2 (хотя есть и другие варианты). Тепловая карта пузыря выглядит как это . Это позволит вам также выбрать размеры пузырьков - либо визуализировать еще одну переменную (например, размер образца), либо показать ту же переменную, что и в цвете, что, возможно, могло бы подчеркнуть эффект. Дайте мне знать, если вы решите пойти по этому пути и вам нужна дополнительная информация.

Answer 2

Рассмотрим тепловую карту, см. https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_bin2d.html для реализации ggplot2.