画图必看：这些技巧让你的条形图变得高大上！

在前面的推文中，我给大家介绍了绘制条形图时常见的几种误区，以及如何避免误区，以提升条形图“逼格”的方法，权当抛砖引玉了。

上期推文链接：

今天将给大家继续介绍条形图，希望大家能够通过我的介绍，获得一些启发。

条形图最常规的用途是展示变量的频数分布。条形图虽然看着呆板，但它也有几个“兄弟姐妹”，即我们可以使用其他形式的图形来展示条形图中相同的信息！这句话说起来很简单，但是在实际操作过程中，大家还是需要根据自己的数据谨慎选择图形展示方式。那么，接下来就为大家讲解一下具体的选择原则。

第一种

常规条形图

每组仅展示一组数据，常规的条形图，即以条柱展示数值的大小。对于横轴上的分类变量，假如每个分类水平下，仅展示一组数据，那我们可以利用上次推文介绍的方法进行图形绘制。比如：

在很多情况下，我们需要在同一组别展示多组数据，比如（本图引自Journal of Hepatology 2019 vol. 70: 674–683）：

上图展示的是“并排式排列”的条形图（在ggplot2中对应geom_bar函数中的position = ‘dodge’参数），这种形式适用于每个分类水平中亚组不多，比如此处仅有2组。除了并排排列，还有一种常见的形式是“堆栈式排列”（在ggplot2中对应geom_bar函数中的position = ‘stack’参数），比如：

在上图中，每个分类水平下又分了四个组别，用四种不同的颜色堆栈在一起。这种图形适用于展示数据的变化趋势，但是对于观察不同组别的变化水平不太容易，因为除了最下面的组别，其余三个组别都不在一个水平线上。所以，为了解决这个问题，还有一种堆栈排列方式，对应geom_bar函数中的position = ‘fill’参数，比如：

上图中展示的也是堆栈式的条柱，但是四个组别把条柱都占满了，因此反应的是每个组别的占比（proportion）。如果再在每个条柱内配上相应的比例数字，则可以十分清晰的展示出每个组别的变化趋势。

第二种

棒棒糖图

棒棒糖图是条形图的一种变化形式。当我们要展示的条柱比较多时，往往会使图形显得十分密集，比如：

这种情况下，就推荐大家使用棒棒糖图，把条柱换成点和线：

或者是以下这种形式：

总之，原则就是尽量让图形看起来更加简洁美观！

第三种

杠铃图

杠铃图同样是条形图的变种。当我们需要在每个组别中展示两个亚组的数据，且组别很多时，杠铃图就是一个不错的选择。

比如原本的图形是这样的：

我们可以将其换成下面这种形式：

同样是两种不同的颜色，展示两组不同的数据，第二种在组别很多时看起来更加简洁明了。

第四种

点线图

点线图在SCI论文中十分常见，比如下面这篇发表在plos medicine（https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002514）上的插图：

这种图适用于每个组别中亚组很多（>3组）的情形。且非常适用于展示点估计和区间估计的数据（即常见的95%可信区间或者四分位数间距等）。这种数据如果用条柱展示，则会显得十分的拥挤，比如：

由此可见，选择合理的展示方式，对于数据的呈现和图形总体的感觉是大不一样的，而且也很有可能影响论文的命运。

在下节推文中，我会具体给大家展示这些图形绘制的方式，敬请期待哦~

END

最后编辑：2022-08-21

作者：萌小白

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