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StaR700
 
 
 
 
Scaricate e salvate nella cartella C:\R\ il file Scatterplot.csv. Il file aperto con Excel© o con OpenOffice.org Calc© appare così, con una struttura molto tradizionale, una variabile per ogni colonna, nella prima riga i nomi delle variabili, nelle righe successive i loro valori:
 

GR

RGO

HB

HCT

HBA2

MCV

HBF

MCH

RDW

FERRO

4.9

97

13.3

40.6

1.8

82.8

0.6

27.1

17.3

106

4.66

81

10.8

34.3

2.6

73.6

1.6

23.2

21.5

148

5.43

57

11.5

36.1

4.8

66.5

2.5

21.1

21

104

5.41

63

10.8

39.7

2.5

73.4

1.8

20

19.9

74

4.94

60

10.4

32.3

1.4

65

0.7

21.1

23.7

17

….

….

….

….

….

….

….

….

….

….

 
Le variabili contenute nel file sono la concentrazione degli eritrociti (GR, in 10^12/L), la resistenza globulare osmotica (RGO, in %), la concentrazione dell’emoglobina (HB, in g/dL), l’ematocrito (in %), l’emoglobina A2 (in % dell’emoglobina totale), il volume globulare medio (MCV, in fL), l’emoglobina F (in % dell’emoglobina totale), l’emoglobina corpuscolare media (MCH, in pg), l’ampiezza  della distribuzione dei globuli rossi (RDV, in %) misurati in 643 soggetti che includevano controlli sani e soggetti con beta-talassemia, alfa-talassemia e anemia sideropenica.
 
Da notare che  sono utilizzate la libreria car e la libreria gcluse che, se non lo avete ancora fatto, dovete scaricare dal CRAN prima di eseguire l’esempio (in caso contrario si verificherà un errore nell’esecuzione del codice laddove è previsto l’utilizzo delle librerie). Copiate e incollate nella Console di R questo codice ed eseguitelo una blocco alla volta per familiarizzare con il linguaggio soffermandovi sui singoli passaggi:
 
# innanzitutto importiamo i dati
mydata <- read.table("c:/R/Scatterplot.csv", header=TRUE, sep=";")
# visualizziamo i dati
mydata
# uno scatter plot semplice
attach(mydata)
plot(HBA2, MCV, main="Scatter plot semplice con cerchi pieni", xlab="Emoglobina A2, % ", ylab="Volume globulare medio (MCV), fl ", pch=19)
#
Ecco un esempio di scatter plot, o diagramma di distribuzione, semplice. ScatSemplicePPieni_small
# come al punto precedente, ma cambia lo stile
windows() # apre una nuova finestra
attach(mydata)
plot(HBA2, MCV, main="Scatter plot semplice con cerchi vuoti", xlab="Emoglobina A2, % ", ylab="Volume globulare medio (MCV), fl ", pch=1)
#
Come nel caso precedente ma con un differente simbolo per rappresentare i dati. ScatSemplicePVuoti_small
 
# una sola riga di codice traccia lo scatterplot con la matrice completa di tutte le variabili
windows() # apre una nuova finestra
pairs(~GR+RGO+HB+HCT+HBA2+MCV+HBF+MCH+RDW+FERRO, data=mydata, main="Matrice degli scatter plot di tutte le variabili")
#
Matrice degli scatter plot di tutte le variabili. ScatMatriceTutti_small
 
# come al punto precedente, ma con matrice parziale limitata a GR, HBA2, MCV, MCH
windows() # apre una nuova finestra
pairs(~GR+HBA2+MCV+MCH,data=mydata, main="Matrice degli scatter plot di GR, HBA2, MCV, MCH")
#
Matrice degli scatter plot di eritrociti (GR), emoglobina A2 (HBA2), volume globulare medio (MCV) ed emoglobina corpuscolare media MCH). ScatMatriceParziale_small
 
# altra rappresentazione, notare la nuova libreria car e il parametro diagonal = "none"
library(car)
windows() # apre una nuova finestra
scatterplotMatrix(~GR+HBA2+MCV+MCH, reg.line=lm, smooth=TRUE, span=0.5, diagonal = "none", data=mydata, main="Matrice degli scatter plot con tendenze")
#
In questa rappresentazione sono riportate le curve (in alcuni casi sono praticamente delle rette) che esprimono le tendenze medie dei dati a variare congiuntamente. ScatMatriceCar_small
 
# come al punto precedente, notare il parametro diagonal = "histogram"
library(car)
windows() # apre una nuova finestra
scatterplotMatrix(~GR+HBA2+MCV+MCH, reg.line=lm, smooth=TRUE, span=0.5, diagonal = "histogram", data=mydata, main="Matrice degli scatter plot con istogrammi")
#
Nella diagonale sono rappresentati gli istogrammi delle distribuzioni. ScatMatriceIstog_small
 
# altra rappresentazione, notare diagonal = "density" (il parametro diagonal ammette i seguenti valori: "boxplot", "histogram", "oned", "qqplot", "none")
library(car)
windows() # apre una nuova finestra
scatterplotMatrix(~GR+HBA2+MCV+MCH, reg.line=lm, smooth=TRUE, span=0.5, diagonal = "density", data=mydata, main="Matrice degli scatter plot con kernel density plot")
#
Nella diagonale sono rappresentati i kernel density plot delle distribuzioni. ScatMatriceKernel_small
 
# questo scatterplot necessita la libreria gclus
library(gclus)
windows() # apre una nuova finestra
dta <- mydata[c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)] # recupera i dati dalle colonne
dta.r <- abs(cor(dta)) # calcola la correlazione
dta.col <- dmat.color(dta.r) # applica i colori
# riordina le variabili in modo che quelle meglio correlate siano vicine alla diagonale
dta.o <- order.single(dta.r)
cpairs(dta, dta.o, panel.colors=dta.col, gap=.5, main="Variabili ordinate in base alla correlazione")
#
Le variabili sono colorate e ordinate in base alla maggiore o minore correlazione esistente tra di loro, quelle meglio correlate accanto alla diagonale, le altre sempre meno correlate andando dalla diagonale verso la periferia. ScatMatriceCorrel_small
 
A questo punto, dato che con le molteplici istruzioni windows() avete aperto via via nuove finestre che si sono andate sovrapponendo, ciascuna con il proprio grafico, spostate o iconizzate la finestra dell’ultimo grafico per vedere la finestra con il grafico precedente, e così via.
 
 
********************************
 
 

Scatter plot

Ultimo aggiornamento: 20 maggio 2019

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