Post hoc synopsis

Во овој документ навлеговме подлабоко во два значајни аспекти на работа со податоци. Прво, направивме едноставна линеарна регресија и ги разгледавме резултатите како графички така и преку R објекти за регресии. Ова ни даде еден пример за работа со вистински (неуредни, недостапни, неадекватни) податоци, бидејќи беше очигледно дека регресијата беше под влијание на мал дел од податоците кои беа грешни или неадекватни. Откако видовме кои се овие податоци, беше лесно да ги тргнеме од датасетот, што резултираше со регресија која имаше повеќе смисла.

Втората значајна активност туке се однесува на користење на повеќе различни, но поврзани, табели за заедничко графирање. Типичен пример за ова е доколку сакаме да ги прикажеме сите податоци, но да го обрнеме вниманието на читателот на дел од податоците. Во вакви случаи вообичаено графираме еден слој (на пр., сиви точки) со сите податоци, и втор слој од обоени точки кои претставуваат накаква кондензација од сите податоци (средни вредности, суми, екстреми, итн.)

Неопходни библиотеки

library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(ggpubr)

Еден од датасетите за пица

pizza_barstool <-
  readr::read_csv(
    "https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2019/2019-10-01/pizza_barstool.csv"
  )

Дефинираме некои бои за консистентно боење низ документот

vv <- viridis::viridis(n = 9, alpha = .8, begin = .2 ,option = "C")[c(1,5,9)]

Compare how pizzerias are rated by community vs. Dave

First grab just columns we need

pzbs <-
  pizza_barstool %>%
  dplyr::select(name,
                address = address1,
                city,
                tidyselect::contains("average_score")) %>%
  filter(review_stats_community_average_score > 0)%>%
  filter(review_stats_dave_average_score > 0.2)

Some more wrangling

Calculate the other two dataset that we created in the exploratory session. Color the pizzerias based on the degree of rating disagreement. First lets calculate the difference in rating.

rate_diff <-
  pzbs %>%
  mutate(difference =
           review_stats_community_average_score - review_stats_dave_average_score)  %>% 
  mutate(agreement=1/difference)

Highlight points (outliers, influential values,..). We need another dataset, this time for the five pizzerias with largest negative and positive difference.

rate_diff_top5 <- rate_diff %>%
  mutate(pos_neg = ifelse(difference > 0, "preferred by community", "preferred by dave")) %>%
  group_by(pos_neg) %>%
  top_n(n = 5, wt = abs(difference)) %>% 
  ungroup

More modifications to this data frame to make coordinates for segments for manual labels.

rdt5 <- 
  rate_diff_top5 %>% 
  mutate(name_city= paste(name, "\n(", city, ")", sep="")) %>% 
  select(name, name_city, contains("dave"), contains("community"), pos_neg, difference) %>% 
  arrange(pos_neg, desc(difference)) %>% 
  mutate(xend=c(rep(10.1,5), rep(2.4, 5))) %>% 
  mutate(yend=c(5,2,3,4,6, 7,6,10,9,8)) %>% 
  rename(x=review_stats_community_average_score,
         y=review_stats_dave_average_score)

Now we should have everything to build the plot

Geoms

PP <-
  ggplot(data = pzbs) +
  geom_abline(slope = 1,
              intercept = 0,
              linetype = 2) +
  aes(x = review_stats_community_average_score) +
  aes(y = review_stats_dave_average_score) +
  geom_point(
    data = rate_diff,
    inherit.aes = TRUE,
    color = "white",
    aes(size = abs(difference), fill = difference),
    pch = 21
  ) +
  geom_segment(
    data = rdt5,
    size = .5,
    linetype = 3,
    aes(
      x = x,
      y = y,
      xend = xend,
      yend = yend
    )
  ) +
  geom_label(
    data = rdt5,
    aes(
      x = xend,
      y = yend,
      fill = difference,
      label = str_wrap(name, 22)
    ),
    size = 3.5,
    hjust = c(rep(0, 5), rep(1, 5))
  )

Scales

PP <- PP +
  scale_fill_gradient2(
    name = "",
    low = vv[1],
    mid = vv[2],
    high = vv[3],
    limits = c(-5, 7.5),
    breaks = c(-5,-2.5, 0, 2.5, 5, 7.5),
    labels = c(
      "Dave's favorites\nrated low by the community",
      "",
      "",
      "",
      "",
      "Community favorites\nrated low by Dave"
    ),
    guide = guide_colourbar(
      title.vjust = 1,
      frame.colour = 'white',
      label.position = "top",
      frame.linewidth = 1,
      ticks.colour = 'white',
      ticks.linewidth = 2,
      barheight = unit(.30, "cm"),
      barwidth = unit(8, "cm"),
      draw.ulim = TRUE,
      draw.llim = TRUE
    )
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 10, 2), limits = c(0, 12)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 10, 2), limits = c(0, 12)) +
  scale_size_continuous(range = c(0.5, 8), guide = "none")

Labs

PP <- PP +
  labs(x = "Community rating (average)") +
  labs(y = "Dave's rating") +
  labs(title = "Trust Dave?") +
  labs(subtitle = "Or follow the crowd?") +
  labs(caption = "TidyTuesdayAtKIKA using pizza_barstool data")

Theme

PP <- PP +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = 'bottom') +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "grey80", color = "white")) +
  theme(plot.background = element_rect(fill = "grey80", color = "grey60")) +
  theme(axis.title = element_text(hjust = 1, size = 12)) +
  theme(axis.text = element_text(hjust = 1, size = 10))
  
PP