现代统计图形：马塞克图与散点图解析

"这篇文档主要介绍了使用R语言进行统计图形绘制的方法，特别是针对分类变量的散点图表示，包括原始散点图、打散方法、向日葵散点图和马赛克图的示例。文档由谢益辉编写，并采用Creative Commons（CC）许可证‘署名—非商业性使用—相同方式共享2.5中国大陆’，允许读者自由获取和使用，但需遵循署名、非商业和相同许可证分享的条件。" 在R语言中，绘制图形是数据分析和可视化的重要部分。这里提到的几种散点图类型在理解和展示分类数据时非常有用： 1. **原始散点图**：是最基础的图形，它按照x和y坐标显示数据点。在这种情况下，x轴和y轴分别代表不同的数值，直观地展示两个变量之间的关系。 2. **随机打散后的散点图 (jitter)**：在原始散点图的基础上，为了清楚地展示在特定点上聚集的数据，会对数据进行微小的随机扰动。这种方法尤其适用于处理分箱或离散数据，避免数据点完全重叠，提高数据可视化的清晰度。 3. **向日葵散点图**：这种图型主要用于处理类别数据，尤其是当类别数量较大时。每个类别会被分配一个独特的角度和半径，形成类似向日葵的图案，帮助观察者识别不同类别的分布和相对大小。 4. **马赛克图 (mosaic plot)**：马赛克图是另一种表示分类变量之间关系的图形，特别适合展示两个分类变量的联合分布。它通过分割矩形区域的大小来表示各组合的频数或比例，矩形的宽度和高度对应于各变量的水平，而矩形的面积则反映两个变量交互的频率。 这些图形在数据分析中都有其特定的应用场景。例如，原始散点图适合于查看连续变量之间的关系，而打散和向日葵散点图则更适用于处理离散变量，尤其是当数据点密集时。马赛克图则更侧重于展示分类变量之间的相互作用，对于理解和解释分类数据的结构非常有帮助。 使用R语言的`ggplot2`库或其他绘图包，如` lattice`或`scatterplot3d`，可以轻松创建这些图形。在实际应用中，选择合适的图形类型取决于数据的特性和分析目标，以及对结果的解释需求。理解并熟练掌握这些图形的绘制技巧，对于提升数据分析报告的视觉效果和可理解性至关重要。 最后，作者对版权的考虑体现了开源和自由分享的精神，鼓励读者在尊重作者权益的同时，充分利用和分享知识。通过使用CC许可证，作者希望促进知识的快速传播和交流，同时确保作品的质量随着反馈的增加而不断提高。