¿Cómo mostrar el valor medio en diagramas de caja con ggplot2?

En este artículo, discutiremos cómo mostrar el valor medio en Boxplot con ggplot2 usando el lenguaje de programación R.

En primer lugar, crearemos un diagrama de caja básico utilizando la función geom_boxplot() del paquete ggplot2 y luego haremos lo necesario para que la diferencia sea evidente.

Sintaxis:

ggplot() + geom_boxplot()

Ejemplo: diagrama de caja básico

# load library tidyverse
library(tidyverse)
library(ggplot2)
  
# basic boxplot
ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price)) +
  
# geom_boxplot is used to plot the boxplot
  geom_boxplot()

Producción:

Para mostrar los valores medios en el gráfico de caja usando ggplot2, usamos la función stat_summary() para calcular nuevas estadísticas de resumen y agregarlas al gráfico. Usamos la función stat_summary() con la función ggplot().

Sintaxis:

stat_summary(asignación = NULL, datos = NULL, geom = “rango de puntos”, posición = “identidad”, color=”valor”, forma=”valor”,…)

Ejemplo: Sumar el valor medio al diagrama de caja

# load libraries
library(ggplot2)
library(tidyverse)
  
# basic boxplot
ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price)) +
  
# geom_boxplot is used to plot the boxplot
  geom_boxplot() +
  
# stat_summary computes the statistics summary
# fun.y arguments as mean determines that 
# statistical summary will be mean of y-axis
stat_summary(fun.y="mean")

Producción:

En el resultado producido anteriormente, el punto en el centro del diagrama de caja muestra la variación de la media del eje y para cada categoría de datos en el eje x.

También podemos cambiar el color y la forma de la marca media usando el parámetro de color y forma de la función stat_summary(). Esto nos ayuda a visualizar mejor los datos al distinguir la marca de otros símbolos.

Ejemplo: Personalización de valores medios agregados

# load library tidyverse
library(tidyverse)
library(ggplot2)
  
# basic boxplot
ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price)) +
  
# geom_boxplot is used to plot the boxplot
  geom_boxplot() +
  
# stat_summary computes the statistics summary
stat_summary(fun.y="mean",color="red", shape=13)

Producción: