Mulai sekarangMulai gratis

Plot kerapatan berbobot survei

Kita juga dapat mengeksplorasi bentuk suatu variabel dengan kurva halus pada plot kerapatan. Mari buat plot kerapatan untuk durasi tidur malam dan bagi per subpanel menurut jenis kelamin. Jika tinggi batang histogram merepresentasikan frekuensi, maka tinggi kurva kerapatan merepresentasikan probabilitas. Oleh karena itu, kita perlu melakukan pengolahan data terlebih dahulu sebelum membuat plot.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menganalisis Data Survei di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Untuk NHANESraw, hapus baris yang memiliki nilai hilang pada SleepHrsNight atau Gender.
  • Dengan mengelompokkan berdasarkan Gender, tambahkan kolom WTMEC4YR_std yang bernilai WTMEC4YR/sum(WTMEC4YR).
  • Pipa data yang sudah diolah langsung ke ggplot() dengan memetakan SleepHrsNight ke x dan WTMEC4YR_std ke bobot. Sertakan layer kerapatan dengan bw = 0.6 dan fill = "gold", serta layer pemfaktoran untuk memfaktorkan berdasarkan Gender.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Density plot of sleep faceted by gender
NHANESraw %>%
    ___(!is.na(___), !is.na(___)) %>%
    group_by(___) %>%
    mutate(WTMEC4YR_std = ___) %>%
    ggplot(mapping = aes(x = ___, weight = ___)) + 
        geom____(bw = 0.6,  fill = "gold") +
        labs(x = "Hours of Sleep") + 
        ____wrap(~___, labeller = "label_both")
Edit dan Jalankan Kode