Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин

значений для графиков, определяется параметром stat, сокращенно от «статистическое преобразование». В примере ниже показано, как это работает с geom_bar(). Вы можете узнать, какое статистическое преобразование использует та или иная функция, проверив значение по умолчанию аргумента stat. Например, в документации по функции ?geom_bar сказано, что её значение по умолчанию для аргумента stat это count, то есть geom_bar() использует функцию stat_count(), описанную на той же странице, что и geom_bar(), и если прокрутить вниз, то можно найти раздел «вычисляемые переменные», в котором сказано, что вычисляются две новые вспомогательные переменные: count и prop.

      Как правило, префиксы geom_ и stat_ взаимозаменяемы. Например, можно запустить предыдущий пример с использованием stat_count() вместо geom_bar(). Это работает, потому что каждая функция категории geom_ имеет параметр stat по умолчанию, а каждая функция категории stat_ имеет двойственный параметр geom по умолчанию. Это означает, что можно используйте функции построения графиков, не беспокоясь о лежащих в их основе статистических преобразованиях данных. Есть три причины, по которым может потребоваться использовать параметр stat в явном виде:

      1) Возможно, захотите переопределить используемое по умолчанию статистическое преобразование. В коде ниже, заменено значение аргумента stat в geom_bar() с count (принятого по умолчанию) на identity. Это позволяет сопоставить высоту баров с необработанным значением переменной. Когда говорят о столбцевой диаграмме, можно иметь ввиду такой тип гистограммы, в котором высота столбика уже присутствует в данных, либо предыдущую диаграмму, на которой высота генерируется с помощью подсчет строк.

      Историческая справка.

      Как известно, из всех систем оценивания знаний в России поныне жива 5-балльная, которая была в 1837 году официально установлена Министерством народного просвещения. Положим, что продемонстрированные воспитанницами на одном из уроков математики в Серпуховской женской гимназии результаты были занесены в следующую демонстрационную таблицу.

      library(tidyverse)

      demo <– tribble( ~оценка, ~количество,

      "слабо", 1,

      "посредственно", 1,

      "достаточно", 3,

      "хорошо", 2,

      "отлично", 3 )

      ggplot(data = demo) +

      geom_bar(mapping = aes(x = оценка, y = количество), stat = "identity")

      Не волнуйтесь, что не видели <– tribble раньше. Из контекста понятно назначение этих операторов, но что именно они делают в общем случае, будет подробно рассказано чуть позже.

      2) Возможно, потребуется переопределить сопоставление по умолчанию от трансформированных переменных. Например, можете чтобы отобразить линейчатую диаграмму частот, а не количества:

      library(tidyverse)

      demo <– tribble( ~оценка, "слабо", "посредственно",

      "достаточно", "достаточно", "достаточно",

      "хорошо", "хорошо",

      "отлично", "отлично", "отлично" )

      ggplot (data = demo) +

      geom_bar (mapping = aes (x = оценка, y = stat (prop), group = 1))

      Чтобы найти полный список переменных, вычисляемых в статистике, достаточно заглянуть в раздел справки, озаглавленный