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含調查權重的密度圖

我們也可以用密度圖的平滑曲線來探索變數的分佈形狀。讓我們建立每晚睡眠時數的密度圖，並依性別分面呈現。直方圖長條的高度代表計數，而密度曲線的高度代表機率。因此，在繪圖前我們需要先做一些資料整理。

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在 R 中分析問卷資料

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練習說明

  • 對 NHANESraw，移除 SleepHrsNight 或 Gender 為遺漏值的列。
  • 依 Gender 分組，新增欄位 WTMEC4YR_std，其等於 WTMEC4YR/sum(WTMEC4YR)。
  • 將整理後的資料直接串接到 ggplot()，將 SleepHrsNight 對應到 x，WTMEC4YR_std 對應到 weight。加入帶有 bw = 0.6 與 fill = "gold" 的密度圖層，並加入依 Gender 分面的圖層。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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")
編輯並執行程式碼