Gráficos Q-Q con ggplot2

Problema

En entradas anteriores explicamos como crear un gráfico Q-Q con el paquete stats preinstalado por defecto. En esa ocasión mostraremos cómo crear estos gráficos con ggplot2.

Solución

• Opción 1: única columna.
Creamos dos ejemplos de una sola columna de un data frame. En el primero el vector rivers que transformamos previamente en un data frame, y en el segundo la columna Volume del data frame trees.

library(tidyverse)
ggplot(data.frame(rivers), aes(sample = rivers)) + stat_qq() + stat_qq_line()
ggplot(trees, aes(sample = Volume)) + stat_qq() + stat_qq_line()



• Opción 2: múltiples columnas.
Comparamos las distribuciones de Miles/(US) gallon por número de cilindros (cyl).

ggplot(mtcars, aes(sample = mpg, colour = factor(cyl))) +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()


• Opción 3: múltiples paneles.

En este primer ejemplo no es necesario realizar ninguna transformación porque el data frame tiene una columna con los grupos.

ggplot(mtcars, aes(sample = mpg)) +
  facet_wrap( ~ factor(cyl)) +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()


En este segundo ejemplo transformamos el data frame de formato ancho a largo para poder crear los paneles con facet_wrap. En lugar de tener 31 observaciones para 3 variables, tendremos una columna condition con las 3 variables y 93 observaciones.

gather(trees, condition, measurement, Girth:Volume, factor_key = TRUE) %>%
  ggplot(aes(sample = measurement)) +
  facet_wrap( ~ condition, scales = "free") +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()


En este tercer ejemplo empleamos múltiples colores en función del kiln en cada panel por sustancia química encontrada.

library(HSAUR2)
gather(pottery, condition, measurement, Al2O3:BaO, factor_key = TRUE) %>%
  ggplot(aes(sample = measurement, colour = kiln)) +
  facet_wrap(~ condition, scales = "free") +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()

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Referencias

• A quantile-quantile plot
• stackoverflow
• Versión en inglés