科研绘图二：箱线图（抖动散点）

R语言绘图系列—箱线图+抖动散点

（二）: 科研绘图一：箱线图（抖动散点）

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结果展示

前言

当每个组的数据点相对较少时，又需要显示出各组数据的分布情况时，可以采用箱线图叠加散点图的方式来表达数据。

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一、箱线图

箱形图又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。可以使用ggplot()绘制本示例的箱线图。

注意：

• 图层叠加的先后顺序会影响绘制的结果，本示例中从底层开始的图层顺序依次为：箱线图，散点图，箭头，箱线图处于最底层。
• 散点图需要使用抖动的方式绘制，以避免重叠，示例中横轴为分组变量，纵轴为实际关心的值，设置抖动时需避免纵轴的值被改变，所以geom_jitter函数中仅需设置width，不设置height。
• 如果数据中存在异常点时，箱线图也会绘制出异常点，而散点图又会绘制所有的点，使得每个异常点被绘制了两次，可以通过在绘制箱线图时将异常点的颜色设定为与背景色相同即可（使其在箱线图中不可见）。

二、R语言绘制

1.R包载入和构建模拟数据

# 载入R包：
library(ggplot2)
library(latex2exp)

# 构建模拟数据：
G1 <- runif(100, min = 0, max = 7)
G2 <- runif(20, min = 5, max = 7)
G3 <- runif(10, min = 1, max = 6)
G4 <- runif(15, min = 2, max = 6)
G5 <- runif(20, min = 2.2, max = 6.5)
G6 <- runif(10, min = 3.5, max = 5)
G7 <- runif(80, min = 1, max = 6)
G8 <- runif(70, min = 1, max = 5.5)
G9 <- runif(60, min = 1.5, max = 6)
G10 <- runif(200, min = 1, max = 7.2)

# 合并：
data <- data.frame(Group = rep(paste0("G", 1:10), 
                                c(100,