15、R语言绘图：从基础到高级的全面指南

R语言绘图：从基础到高级的全面指南

1. 双条件变量的条件图

在条件图中可以加入第三个预测变量，但底栖生物数据在加入其他变量时，并不会产生太多额外信息。下面用另一个例子进行说明，数据来自文件 SDI2003.txt 。该数据源于2002 - 2003年对爱尔兰257条河流的采样研究，研究目的之一是开发一种识别酸敏感水域的新工具，目前是通过测量pH值来实现。但pH值在集水区内变化极大，且受水流条件和地质状况影响。因此，有人提出用钠优势指数（SDI）作为替代指标。在257个采样点中，192个为非森林地区，65个为森林地区。

pH值与SDI之间的关系可能受海拔梯度和森林覆盖情况的影响，这需要计算两个连续变量（SDI和海拔）与一个分类变量（森林覆盖情况）之间的三元交互项。在模型中加入这种交互项之前，可以用条件图直观展示它们之间的关系。之前使用的是单条件变量的条件图，这里使用双条件变量，且使用对数转换后的海拔值。以下是R代码：

setwd("C:/RBook/")
pHEire <- read.table(file = "SDI2003.txt", header = TRUE)
pHEire$LOGAlt <- log10(pHEire$Altitude)
pHEire$fForested <- factor(pHEire$Forested)
coplot(pH ~ SDI | LOGAlt * fForested, panel = panel.lm, data = pHEire)

由于变量 LOGAlt 是数值型的，它会被