使用 corrplot 可视化 2x2 或 2x3 列联表答案

【问题标题】：Visualizing 2x2 or 2x3 contingency tables using corrplot使用 corrplot 可视化 2x2 或 2x3 列联表
【发布时间】：2021-05-15 13:32:24
【问题描述】：

我有一个数据集，我试图从中可视化 ETH（种族编码为 0 或 1）和 SEX（性别编码为 0 或 1）的列联表。

这是我的数据集的样子：

这是我在 R 中的编码：

library(readxl)

library(corrplot)

#Dataset

Datavisit1<- read_excel("~/Downloads/Datavisit1.xlsx")

View(Datavisit1)

#Contingency Table

ethsextable<- table(Datavisit1$ETH, Datavisit1$SEX, dnn = c("ETH", "SEX"))

ethsextable

ethsextablechi<- chisq.test(ethsextable)

ethsextablechi

corrplot(ethsextablechi$residuals, is.corr = FALSE)

这是我看到的情节：

如何将 ETH 和 SEX 的标签添加到残差的这个 corrplot 中？现在我很困惑哪个是 ETH，哪个是 SEX。
如何将具有 Pearson 残差数的图例放在稍微靠右的位置？目前数字在彩条上方，很难看到。
2x2 或 2x3 列联表的卡方残差可视化是通过 corrplot 还是通过镶嵌图更好？哪种视觉表达方式更标准？

谢谢！

【问题讨论】：

抱歉，我的图片被翻转了。标有“corrplot”的图像实际上是我的数据集。 “数据集”实际上是我的 corrplot。

标签： r r-corrplot contingency mosaic-plot

【解决方案1】：

我在一个包中有一个函数，它是为 CRAN 上的一个名为 uwo4419 的类编写的，其中有一个函数可以绘制来自卡方检验的标准化残差。

set.seed(1240)
dat <- data.frame(
  x = sample(1:2, 100, prob=c(.75, .25), replace=TRUE), 
  y = sample(1:3, 100, prob=c(.2,.4,.2), replace=TRUE)
)

tab <- table(dat)
uwo4419::plotStdRes(tab)

这似乎可以回答您的所有问题。我觉得热图是可视化标准化残差的好方法。

【讨论】：