Visualização de dados com o R

13 de julho de 2015

Objetivos do curso

Explorar a diferença entre tabelas e gráficos
Familiarizar os alunos com a produção de gráficos no R
Conhecer o repertório básico de gráficos usados para variáveis quantitativas ou categóricas

Programa

Tabelas
Gráficos para dados quantitativos
- Histograma
- Boxplot
- Scatterplot
- Matriz de correlação
- Gráficos para o tempo
Gráficos para dados categóricos
- Barra para uma variável
- Barra para duas variáveis
- Mosaicplot

Carregar os pacotes que serão usados

library(ggplot2)
library(Lock5Data)
library(openintro)
library(GGally)
library(car)
library (vcd)

1. Tabelas

Tabelas

Vantagem das tabelas

Apresenta os números com precisão
Permitir usar dados de origens diferentes

Tendência

Usada com parcimônia em sites e publicações de dados oficiais
Planilhas como "pano de fundo" da apresentação de gráficos mesmo em sites que divulgam estatística oficial.

Tabelas no R

Para fazer tabelas para o word, use o word

tabela <- table(hsb2$race, hsb2$gender)
tabela

##                   
##                    female male
##   african american     13    7
##   asian                 8    3
##   hispanic             11   13
##   white                77   68

O R é bom para exportar tabelas para o latex e markdown.

Regras para uma boa tabela

Sem linhas internas na horizontal ou vertical
Casas decimais: consultar manuais; quase nunca mais de dois dígitos.
Fontes e notas
Nova moda; comentários abaixo da tabela.

Vale a pena manter tabelas com os coeficientes de análise multivariadas?

2.Gráficos

Ciências sociais em direção aos gráficos

Weissgerber, T. L., Milic, N. M., Winham, S. J., & Garovic, V. D. (2015). Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm. PLOS Biology, 13(4).
Schwabish, J. A. (2014). An Economist's Guide to Visualizing Data. Journal of Economic Perspectives, 28(1), 209–234.
Healy, K., & Moody, J. (2014). Data Visualization in Sociology. Annual Review of Sociology, 40(1), 105–128.
Kastellec, J. P., & Leoni, E. L. (2007). Using Graphs Instead of Tables in Political Science. Perspective on Politics, 5(04), 755–771.
Gelman, A., Pasarica, C., & Dodhia, R. (2002). Let's Practice What We Preach. The American Statistician, 56(2), 121–130.

Um exemplo de medicina

Gráficos em que programa?

Excel
Tableau
SPSS
Stata

Gráficos no R

básico
lattice
ggplot2

Será que os nossos artigos serão assim?

2.Gráficos para dados quantitativos

2.1 Histograma

2.2 Boxplot

2.3 Scatterplot

2.4 Matriz de correlação

2.5 Gráficos para o tempo

2.1 Histograma

Carregar e olhar o banco que será usado

library(Lock5Data)
data("AllCountries")
names(AllCountries)

##  [1] "Country"        "Code"           "LandArea"       "Population"    
##  [5] "Energy"         "Rural"          "Military"       "Health"        
##  [9] "HIV"            "Internet"       "Developed"      "BirthRate"     
## [13] "ElderlyPop"     "LifeExpectancy" "CO2"            "GDP"           
## [17] "Cell"           "Electricity"

str(AllCountries)

## 'data.frame':    213 obs. of  18 variables:
##  $ Country       : Factor w/ 213 levels "Afghanistan",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ Code          : Factor w/ 211 levels "","AFG","ALB",..: 2 3 4 11 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ LandArea      : int  652230 27400 2381740 200 470 1246700 440 2736690 28480 180 ...
##  $ Population    : num  29.021 3.143 34.373 0.066 0.084 ...
##  $ Energy        : int  NA 2088 37069 NA NA 10972 NA 76359 2997 NA ...
##  $ Rural         : num  76 53.3 34.8 7.7 11.1 43.3 69.5 8 36.1 53.2 ...
##  $ Military      : num  4.4 NA 13 NA NA NA NA NA 16.1 NA ...
##  $ Health        : num  3.7 8.2 10.6 NA 21.3 6.8 11 13.7 7.2 NA ...
##  $ HIV           : num  NA NA 0.1 NA NA 2 NA 0.5 0.1 NA ...
##  $ Internet      : num  1.7 23.9 10.2 NA 70.5 3.1 75 28.1 6.2 22.8 ...
##  $ Developed     : int  NA 1 1 NA NA 1 NA 2 1 NA ...
##  $ BirthRate     : num  46.5 14.6 20.8 NA 10.4 42.9 NA 17.3 15.3 11.7 ...
##  $ ElderlyPop    : num  2.2 9.3 4.6 NA NA 2.5 NA 10.5 11.6 9.2 ...
##  $ LifeExpectancy: num  43.9 76.6 72.4 NA NA 47 NA 75.3 73.5 74.7 ...
##  $ CO2           : num  0.025 1.313 3.233 NA 6.528 ...
##  $ GDP           : num  501 3678 4495 NA NA ...
##  $ Cell          : num  37.8 141.9 92.4 NA 77.2 ...
##  $ Electricity   : num  NA 1747 971 NA NA ...

Histograma com o pacote básico

 hist(AllCountries$Health, col = "red")

O mesmo histograma com mais detalhes

hist(AllCountries$Health, ylab = "Proporção", xlab = "Gastos",
      main = "Histograma: Gastos do governo com saúde", col = "lightgray")

Gramática do ggplot2: layers

ggplot(dataset…) +

aesthetic mapping (aes): basicamente as variáveis x e y (e eventaulmente uma terceira); obs: antes o banco de dados.

geoms: define a forma geométrica que será usada: linha, boxplot, barras…

stats: posiciona geoms para outras estatísticas.

scales: mapeia o espaço dos dados (linear, logaritimico)

Histograma

ggplot(AllCountries, aes(Health)) + geom_histogram(binwidt = 1)

Histograma

ggplot(AllCountries, aes(Health)) + 
    geom_histogram(binwidt = 2, fill = "orange", colour = "black") +
    labs(title = "Percentual de gastos em saúde", x = "Gastos", y = " Número de países")

Histograma com percentual

ggplot(AllCountries,aes(Health,  y = (..count..)/sum(..count..))) + 
    geom_histogram(binwidt = 2, fill = "cornsilk", colour = "black") +
    labs(title = "Porcentagem de gastos em saúde", x = "Gastos", y = "Percentual")

Exercicio: Histograma

Carregar banco:

load("~/Dropbox/VisualizacaoCurso/presidente2010_curso.rdata")

A. Fazer um histograma básico com a votação do PT (Dilma)
B. Fazer um histograma (ggplot2) com a votação do PSDB (Serra)

Resposta A

hist(presidente2010_curso$PT_pc, col = "red")

Resposta B

ggplot(presidente2010_curso, aes(PSDB_pc)) + 
    geom_histogram(binwidt = 5, fill = "dodgerblue4", colour = "black")

2.2 Boxplot

novo banco de dados

library(Lock5Data)
data("StudentSurvey")

summary(StudentSurvey$TV)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##   0.000   3.000   5.000   6.504   9.000  40.000       1

Boxplot

boxplot(StudentSurvey$TV)

Boxplot com ggplot2

ggplot(StudentSurvey, aes( 1, TV)) + geom_boxplot()

Boxplot segmentado por variável categórica

boxplot(StudentSurvey$TV ~ StudentSurvey$Gender)

Boxplot com ggplot2 segmentado (I)

ggplot(StudentSurvey, aes(Gender, TV)) + geom_boxplot()

Boxplot com ggplot2 segmentado (II)

ggplot(StudentSurvey, aes(Gender, TV, fill = Gender)) + geom_boxplot()

Boxplot com ggplot2 segmentado (III)

ggplot(StudentSurvey, aes(Gender, TV, fill = Gender)) + geom_boxplot() +
   guides(fill = FALSE) + coord_flip()

Exercicio: Boxplot

Fazer um boxplot da votação da Dilma por região

Resposta: ajuste dos dados

library(dplyr)
presidente2010_curso$regiao <- factor(presidente2010_curso$regiao, 
levels = c(1, 2, 3, 4, 5), labels = c("Centro-Oeste", "Nordeste", 
                                      "Norte", "Sudeste", "Sul"))

Resposta: fazendo o gráfico

ggplot(presidente2010_curso, aes(regiao, PT_pc, fill = regiao)) + geom_boxplot() +
   guides(fill = FALSE)

2.3 Diagrama de dispersão (scatterplot)

Scatterplot

data("countyComplete")
plot(countyComplete$hs_grad, countyComplete$poverty, main = "Scatterplot com R básico", 
     xlab = "Pobreza", ylab= "High School", pch = 19)

Scatterplot

library(openintro)
ggplot(countyComplete, aes(hs_grad,poverty)) + geom_point()

Scatterplot com reta de ajuste (linear)

ggplot(countyComplete, aes(hs_grad,poverty)) + geom_point(shape = 1) +
 geom_smooth(method = "lm")

Scatterplot com "loess" e maior opacidade

ggplot(countyComplete, aes(hs_grad,poverty)) + 
    geom_point(shape = 19, alpha = 1/4) + geom_smooth(method = "loess")

Scatterplot com uma variável categórica

library(openintro)
ggplot(births, aes(weeks, weight, color = premature)) + 
    geom_point() +  geom_smooth(method = "lm")

Exercicio: Scatterplot

Fazer um scatterplot: renda e votos nulos

Resposta: renda e votos nulos

ggplot(presidente2010_curso, aes(rpc_2010,nulo_pc)) + 
geom_point(shape = 19, alpha = 1/4) + geom_smooth(method = "lm")

Resposta: solução melhor

ggplot(presidente2010_curso, aes(log(rpc_2010),nulo_pc)) + 
    geom_point(shape = 19, alpha = 1/4) + geom_smooth(method = "lm")

Extra: Histogramas, boxplot e scatterplot com facets

histograma (imagem empilhada)

ggplot(presidente2010_curso, aes(x = PSDB_pc)) + 
    geom_histogram(binwidt = 5, fill = "dodgerblue4", colour = "black") +
    facet_grid(~idh5_2010)

Histograma, paralela: grid

ggplot(presidente2010_curso, aes(x = PSDB_pc)) + 
    geom_histogram(binwidt = 5, fill = "dodgerblue4", colour = "black") +
    facet_grid(idh5_2010 ~.)

Histograma, paralela: wrap

ggplot(presidente2010_curso, aes(x = PSDB_pc)) + 
    geom_histogram(binwidt = 5, fill = "dodgerblue4", colour = "black") +
    facet_wrap(~idh5_2010)

Boxplot, paralela: wrap

ggplot(presidente2010_curso, aes(regiao, PT_pc, fill= regiao)) + 
    geom_boxplot() +  facet_wrap(~idh5_2010)

Boxplot, paralela 2: wrap

ggplot(presidente2010_curso, aes(idh5_2010, PT_pc, colour = idh5_2010))+
geom_boxplot() + facet_wrap(~ regiao)

scatterplot paralelo

ggplot(presidente2010_curso, aes(PT_pc, PSDB_pc)) + 
geom_point(shape = 19, alpha = 1/4) + geom_smooth(method = "lm") + 
    facet_grid(regiao ~ .)

2.4 Matriz de correlação

Correlação

cor(countyComplete$black, countyComplete$white, use = "na.or.complete")

## [1] -0.7921438

Matriz de correlação

names(countyComplete)

##  [1] "state"                                    
##  [2] "name"                                     
##  [3] "FIPS"                                     
##  [4] "pop2010"                                  
##  [5] "pop2000"                                  
##  [6] "age_under_5"                              
##  [7] "age_under_18"                             
##  [8] "age_over_65"                              
##  [9] "female"                                   
## [10] "white"                                    
## [11] "black"                                    
## [12] "native"                                   
## [13] "asian"                                    
## [14] "pac_isl"                                  
## [15] "two_plus_races"                           
## [16] "hispanic"                                 
## [17] "white_not_hispanic"                       
## [18] "no_move_in_one_plus_year"                 
## [19] "foreign_born"                             
## [20] "foreign_spoken_at_home"                   
## [21] "hs_grad"                                  
## [22] "bachelors"                                
## [23] "veterans"                                 
## [24] "mean_work_travel"                         
## [25] "housing_units"                            
## [26] "home_ownership"                           
## [27] "housing_multi_unit"                       
## [28] "median_val_owner_occupied"                
## [29] "households"                               
## [30] "persons_per_household"                    
## [31] "per_capita_income"                        
## [32] "median_household_income"                  
## [33] "poverty"                                  
## [34] "private_nonfarm_establishments"           
## [35] "private_nonfarm_employment"               
## [36] "percent_change_private_nonfarm_employment"
## [37] "nonemployment_establishments"             
## [38] "firms"                                    
## [39] "black_owned_firms"                        
## [40] "native_owned_firms"                       
## [41] "asian_owned_firms"                        
## [42] "pac_isl_owned_firms"                      
## [43] "hispanic_owned_firms"                     
## [44] "women_owned_firms"                        
## [45] "manufacturer_shipments_2007"              
## [46] "mercent_whole_sales_2007"                 
## [47] "sales"                                    
## [48] "sales_per_capita"                         
## [49] "accommodation_food_service"               
## [50] "building_permits"                         
## [51] "fed_spending"                             
## [52] "area"                                     
## [53] "density"

Matriz de correlação

cor(countyComplete[, c(10,21, 33, 31)])

##                        white    hs_grad    poverty per_capita_income
## white              1.0000000  0.3523923 -0.4693775         0.1542088
## hs_grad            0.3523923  1.0000000 -0.6807925         0.6389915
## poverty           -0.4693775 -0.6807925  1.0000000        -0.7024140
## per_capita_income  0.1542088  0.6389915 -0.7024140         1.0000000

Gráfico para matriz de correlação

library(GGally)
ggpairs(countyComplete[, c(10,21, 33, 31)], params = list(labelSize = 8))

Matriz de correlação: presidente 2010

ggpairs(presidente2010_curso[, c("PT_pc", "PSDB_pc", "idh_2010")], 
        params = list(labeSize = 8 ))

Matriz de correlação com o pacote car

library(car)
scatterplotMatrix(~PT_pc + PSDB_pc + idh_2010,
                  data = presidente2010_curso, spread = FALSE)

2.5 Gráficos para o tempo

Gráfico para dados no tempo (séries temporais)

ggplot(economics, aes(date, psavert)) + geom_point()

Gráfico para dados no tempo (séries temporais), com pontos e linha loess

ggplot(economics, aes(date, psavert)) + geom_point()+ geom_smooth(method = "loess")

Gráfico para dados temporais com linha

ggplot(economics, aes(date, psavert)) + geom_line()

Diversos modos de apresentar pesquisas de opinião

Carregando o banco

load("~/Dropbox/VisualizacaoCurso/corrida.rdata")

str(corrida)

## 'data.frame':    70 obs. of  5 variables:
##  $ data       : Date, format: "2014-08-15" "2014-08-15" ...
##  $ candidato  : chr  "Dilma" "Aecio" "Marina" "Outros" ...
##  $ instituto  : chr  "DATAFOLHA" "DATAFOLHA" "DATAFOLHA" "DATAFOLHA" ...
##  $ percentual : int  40 22 23 5 8 37 21 32 3 8 ...
##  $ Entrevistas: int  2843 2843 2843 2843 2843 2506 2506 2506 2506 2506 ...

Gráfico em linha

ggplot(corrida, aes(data, percentual, colour = candidato)) + geom_line() +
    xlab("") + ylab("") + scale_color_manual(values = c("dodgerblue4","darkorchid3",
            "red", "darkolivegreen", "goldenrod1"))

Gráfico em linha, segmentado por instituto

ggplot(corrida, aes(data, percentual, colour = candidato)) + geom_line() +
    xlab("") + ylab("") + scale_color_manual(values = c("dodgerblue4","darkorchid3",
            "red", "darkolivegreen", "goldenrod1")) + facet_wrap(~ instituto)

Gráfico em linha (loess)

ggplot(corrida, aes(data, percentual, colour = candidato)) + 
    geom_smooth(method = "loess") +  xlab("") + ylab("") + 
    scale_color_manual(values = c("dodgerblue4","darkorchid3",
                                  "red", "darkolivegreen", "goldenrod1"))

Gráfico em linha, loess (sem margem de erro)

ggplot(corrida, aes(data, percentual, colour= candidato)) + 
    geom_smooth(method = "loess", se = FALSE) + geom_point() + 
    xlab("") + ylab("") + scale_color_manual(values = c("dodgerblue4",
                    "darkorchid3","red", "darkolivegreen", "goldenrod1"))

Grafico em ponto e linha, por instituto

ggplot(corrida, aes(data, percentual, colour = candidato)) + 
    geom_smooth(method = "loess", se = FALSE) + geom_point() + 
    xlab("") + ylab("") + scale_color_manual(values = c("dodgerblue4",
    "darkorchid3","red", "darkolivegreen", "goldenrod1")) + 
    facet_wrap(~instituto)

3. Gráficos para dados categóricos

3.1 Barra para uma variável

3.2 Barra para duas variáveis

3.3 Mosaicplot

3.1 Gráfico com uma varível categórica

Gráfico de barra básico

library(openintro)
dados <- table(hsb2$race)

dados

## 
## african american            asian         hispanic            white 
##               20               11               24              145

Gráfico de barra básico

barplot(dados)

Gráfico de barra básico (horizontal)

barplot(dados, main = "Gráfico de barra, horizontal",
        xlab = "Frequência", ylab = "Religião", horiz = TRUE)

Gráfico de barra

ggplot(hsb2, aes(x = race)) + geom_bar()

Gráfico de barra (cor)

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar()

Gráfico de barra (horizontal)

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() + 
    coord_flip() + guides(fill = FALSE)

Gráfico de barra (percentual)

Para fazer um gráfico percentual tem que carregar o pacote scales

library(scales)

Gráfico de barra (percentual)

ggplot(hsb2, aes(x = race)) +  
    geom_bar(aes( y = (..count..)/sum(..count..))) +
    scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
  labs(title = "Raça dos indivíduos", x = "Raça", y = "")

3.2 Gráfico de barra com duas variáveis categóricas

Barras paralelas

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = gender)) + geom_bar(position = "dodge")

Barra paralelas (%)

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = gender)) +  
    geom_bar(aes( y = (..count..)/sum(..count..)), position = "dodge") +
    scale_y_continuous(labels = percent_format())

Barra paralelas (%) e em tons pastéis

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = gender)) +  
    geom_bar(aes( y = (..count..)/sum(..count..)), position = "dodge") +
    scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
    labs(title = "", x = "", y = "") + scale_fill_brewer(palette = "Pastel1")

Barras segmentadas

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = gender)) +  
geom_bar(aes( y = (..count..)/sum(..count..)), position = "stack", 
colour = "black") + scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
labs(title = "", x = "", y = "") + scale_fill_brewer(palette = "Pastel1")

Barras segmentadas (100% na coluna)

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = gender)) +  
geom_bar(aes( y = (..count..)/sum(..count..)), position = "fill") +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
labs(title = "", x = "", y = "") + scale_fill_brewer(palette = "Pastel1")

3.3 Mosaicplot

Gráfico mosaico: pacote vcd

library(vcd)
mosaic(~Class + Survived, data = Titanic, legend = TRUE)

Masaico com mais variáveis e cores

library(vcd)
mosaic(~Class + Sex + Age+ Survived , data =  Titanic, shade = TRUE, legend = TRUE)

Exercicio

Faça um mosaicplot com a relação entre a faixa de renda e as regiões do Brasil (dataset: presidente2010_curso)

Resposta

mosaic(~ regiao + idh5_2010, data = presidente2010_curso, shade = TRUE, legend = TRUE )

Extra: Miscelâneas

Como mudar o fundo: branco com grid

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() + theme_bw()

Como mudar o fundo: branco

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() +  theme_classic()

Mudar as cores das barras

ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() +scale_fill_brewer(palette="Oranges")

Mais uma opção de cor

library(ggthemes)
ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() + scale_fill_brewer()

    theme_economist()

## List of 41
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##  - attr(*, "complete")= logi TRUE

Gráfico tipo stata

library(ggthemes)
ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() + theme_stata() + scale_fill_stata()

ou Excel (depois de tanto esforço…)

library(ggthemes)
ggplot(hsb2, aes(x = race, fill = race)) + geom_bar() + theme_excel() +scale_fill_excel()

Um mapa dos municípios brasileiros no ggplot2

Anexo: Desafio O Globo

Refazer a imgem do jornal com ggplo2

Passo 1: criar o banco de dados

library("reshape2")
library("ggplot2")
library ("ggthemes")

sub19 <- c(5.0, 8.1, 8.7, 8.9, 10.2, 10.5)
quinze <- c(4.4, 7.3, 7.8, 8.0, 9.1, 9.5)
ano <- as.Date(c("1990-01-01", "2000-01-01", "2010-01-01", "2011-01-01",
                 "2012-01-01", "2013-01-01"))
jovens <- data.frame(ano, sub19, quinze)
test_data_long <- melt(jovens, id = "ano")  # convert para o formato long

O Gráfico

ggplot(data = test_data_long, aes(x = ano, y = value, colour = variable)) +
    geom_line() + geom_point() + theme_bw()