Módulo 3 - Visualización

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Si les interesa, el código .rmd de cada guía está subsitios de este módulo.

El resto de lo que está en esta página no fue usado en clase.

Librerias

La idea es que salgan haciendo gráficos "lindos" con poco código, entonces usamos ggplot2. Sepan que se puede hacer mucho en R base y hay otros paquetes además de ggplot2. Pueden leer opiniones de partidarios de base y de ggplot2 en internet, probar, y decidir por su cuenta.

Quizás conviene tener a mano las cheatsheets y ayudita de ggplot. Se puede sacar ideas de internet, sean buenas o malas, para probar las diferentes maneras de graficar datos, según lo que quieran mostrar.

Programa

qplot()

Primero con qplot o quickplot, una versión simple y limitada de ggplot() que se parece un poco a plot de R base.

Idea ejercicio:

1. Sacar cachos de código de los ejemplos, y recauchutarlos para hacer otra cosas.
2. Buscar algo en StackOverflow, Biostars, etc.

ggplot()

1D - Una dimensión

Ejercicios:

• Histograma
• Density plot
• Boxplot
• Violin plot

Discusión:

• La importancia de mirar los datos en un histograma: boxplot vs violin.

Obs: se puede usar aes(y=..density..) en el histograma para superponerlo con un density plot y comprararlos.

2D - Dos dimensiones

Ejercicios 2D:

• Scatterplot
• Barplots
• Heatmap

Discusión:

• Problemas de escalas: color/colour, fill, scale_sarasa_discrete, scale_sarasa_continuous, …

3D - Tres dimensiones

Solo vamos a hablar de eso para decir lo siguiente: es mala idea hacer un gráfico 3D en papel o pantalla.

Bonus track

ggplot2 y más allá:

• Con ggplotly se puede transformar un grafico ggplot() a uno tipo Plotly (interactivo).
• Ggally es una extensión de ggplot2 para hacer gráficos más complicados.

Apps para visualización interactiva:

• Rstudio Shiny
• Plotly Dash

Paradoja de Simpson: Video: https://www.youtube.com/watch?v=ebEkn-BiW5k