具有多个因子分组和这些因子变量平均值的条形图

Question

我正在尝试创建一个条形图，显示工会和非工会工人的平均小时工资，按单身或已婚分组，按大学毕业生或非大学毕业生分组。虽然我设法用两个因子分组构建了一个可以通过的条形图，但我无法弄清楚如何使用三个因子分组来做到这一点。我看到的具有三个因子的示例仅关注频率计数，因此我不确定如何将所有因子的另一个变量的平均值合并到图中。我想要创建的是看起来像这样的东西（在 Stata 中创建）： Average Hourly Wage by Union Status, Marital Status, and College Graduation 我的代码如下所示：

levelbar = tapply(wage, list(as.factor(union), as.factor(married), 
as.factor(collgrad)), mean)
par(mfrow = c(1, 2))
barplot(levelbar, beside = TRUE)
barplot(t(levelbar), beside = TRUE)

但是，当我运行它时，我收到错误：

Error in barplot.default(levelbar, beside = TRUE) : 
'height' must be a vector or a matrix

对此的任何帮助将不胜感激。我确信 ggplot 在这里可能有用，但我没有大量使用该软件包的经验。

Answer 1

这是一个使用 ggplot 和内置数据集 Titanic 的可重现示例。

请注意，我们首先计算均值并使用stat = identity 确保我们将这些均值纳入图中。

# Format the Titanic dataframe
Titanic_df <- Titanic %>% as_tibble()

# Make Class, Sex, Age, and Survived factors
for (col in c("Class", "Sex", "Age", "Survived")) {
  Titanic_df[[col]] <- factor(Titanic_df[[col]])
}

# Get by group means
means <- Titanic_df %>% 
  group_by(Class, Sex, Survived) %>% 
  summarise(
    mean_n = mean(n)
  )

# Plot: facets are the Classes, bar colors are the two Sexes, and the groupings in each facet are Survived vs. Not Survived
ggplot(data = means) +
  geom_bar(aes(x = Survived, y = mean_n, fill = Sex), stat = "identity", position = "dodge") +
  facet_wrap(~ Class)