Простой график продольных данных в R

Question

У меня простой вопрос, но я потратил несколько дней, пытаясь понять это. У меня есть длинный файл данных с повторными измерениями, как показано ниже.

ID  DEPRESSION  TIME    GENDER
1   5   1   MALE
1   5   2   MALE
1   4   3   MALE
2   3   1   MALE
2   6   2   MALE
2   8   3   MALE
3   2   1   FEMALE
3   2   2   FEMALE
3   2   3   FEMALE

Я хочу представить тенденции депрессии с течением времени для мужчин и женщин. Однако все мои попытки привели к тому, что у каждого удостоверения личности была своя линия.

Я просто хочу одну строку для мужчины и одну линию для женщины.

Answer 1

Вот решение ggplot2. Здесь я предполагаю, что когда вы говорите, что хотите "тренд", вы хотите подогнать какую-либо модель к данным. Здесь мне подходит линейная модель для каждого пола.

Я не думаю, что этот график настолько хорош, потому что в нем нет указаний на то, как ID подключены. Вы можете справиться с этим несколькими способами, вы можете отобразить shape в ID если у вас есть только несколько предметов, или соедините их с geom_path и карта group в ID,

library(ggplot2)

df <- read.table(
  text = "
ID  DEPRESSION  TIME    GENDER
1   5   1   MALE
1   5   2   MALE
1   4   3   MALE
2   3   1   MALE
2   6   2   MALE
2   8   3   MALE
3   2   1   FEMALE
3   2   2   FEMALE
3   2   3   FEMALE
  ",
  header = TRUE
)


ggplot(df, aes(x = TIME, y = DEPRESSION, color = GENDER)) + 
  geom_point() + 
  stat_smooth(method = "lm", se = FALSE)

---

Для средних линий необходимо предварительно вычислить средние значения для каждой группы в новом кадре данных. Здесь я использую dplyr"s group_by а также summarise за это, давая мне df_summarised, Тогда я могу использовать новый фрейм данных для geom_hline слой только путем изменения data аргумент.

library(ggplot2)
library(dplyr)


df <- read.table(
  text = "
ID  DEPRESSION  TIME    GENDER
1   5   1   MALE
1   5   2   MALE
1   4   3   MALE
2   3   1   MALE
2   6   2   MALE
2   8   3   MALE
3   2   1   FEMALE
3   2   2   FEMALE
3   2   3   FEMALE
  ",
  header = TRUE
)


df_summarised <- df %>% 
  group_by(GENDER) %>% 
  summarise(MEAN_DEPRESSION = mean(DEPRESSION))

ggplot(df) + 
  geom_point(aes(x = TIME, y = DEPRESSION, color = GENDER) + 
  geom_hline(aes(yintercept = MEAN_DEPRESSION, color= GENDER), data = df_summarised)