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Comparer la distribution des tarifs selon le mode de paiement

Nous avons constaté qu'il n'y a pas de pourboire pour les paiements en argent comptant. Est-ce que cela signifie que les personnes qui paient en argent comptant ne laissent pas de pourboire, ou plutôt que les pourboires ne sont pas consignés lorsque le paiement est en argent comptant? Pour des trajets similaires, on s'attendrait à ce que les distributions du tarif total soient identiques, peu importe le mode de paiement. Dans cet exercice, nous allons créer un graphique quantile pour comparer la distribution du tarif total selon le mode de paiement et la comparer au graphique original dans une autre facette.

Un jeu de données amount_compare a été créé pour vous et contient les variables payment_type, amount et amount_type. amount_type distingue les valeurs qui reflètent un paiement total de celles qui correspondent à un paiement sans pourboire.

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Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

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Instructions de l’exercice

  • Examinez le jeu de données amount_compare avant de faire l'exercice en l'affichant dans la console pour comprendre sa structure et ainsi faciliter la spécification du graphique.
  • Utilisez geom_qq() pour créer un graphique quantile du montant total du tarif, amount. Assurez-vous de préciser distribution = stats::qunif.
  • Assurez-vous de créer des graphiques quantiles séparés pour chaque mode de paiement en colorant par payment_type, de sorte que chaque distribution soit superposée sur le même graphique.
  • Affichez les comparaisons de distributions pour chaque amount_type en utilisant le facettage.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# Get data ready to plot
amount_compare <- tx_pop %>%
  mutate(total_no_tip = total_amount - tip_amount) %>%
  select(total_amount, total_no_tip, payment_type) %>%
  pivot_longer(!payment_type, names_to = "amount_type", values_to = "amount")

# Quantile plot
ggplot(___, aes(sample = ___, color = ___)) +
  geom_qq(distribution = ___, shape = 21) +
  facet_wrap(~ ___) +
  ylim(c(3, 20))
Modifier et exécuter le code