Настройте нисходящий порядок полос отношений шансов на лесном графике, используя ggplot2

Я работал над лесным участком в R, используя ggplot2, и хоть убей, не могу получить отношения шансов в правильном порядке. Я хотел бы, чтобы они сверху вниз были «Не скорректированы», «Скорректированы с учетом семейных факторов», «Скорректированы с учетом семейных и самофункционирующих факторов», «Скорректированы с учетом семейных, самофункциональных и социально-демографических факторов», как в набор данных. Однако сюжет выглядит следующим образом:

Есть ли способ просто ПЕРЕВЕРНУТЬ порядок? Я испробовал все решения, которые может предложить

Вот мой код:

library(devtools)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(dplyr)
library(forcats)

# Create a data frame with your odds ratios and confidence intervals
odds_ratios <- c(1.290, 1.217, 1.231, 1.244)
ci_lower <- c(1.107, 1.038, 1.019, 1.030)
ci_upper <- c(1.504, 1.427, 1.486, 1.502)
Model <- c("Unadjusted", "Adjusted for family factors", "Adjusted for family and self-functioning factors", "Adjusted for family, self-functioning, and socio-demographic factors")

# Create a data frame
data <- data.frame(
  Model = Model,
  Odds_Ratio = odds_ratios,
  CI_lower = ci_lower,
  CI_upper = ci_upper
)

# Define the desired order of levels
desired_order <- c("Unadjusted", "Adjusted for family factors", "Adjusted for family and self-functioning factors", "Adjusted for family, self-functioning, and socio-demographic factors")

# Reorder the data frame rows based on the desired order
data <- data %>%
  mutate(Model = factor(Model, levels = desired_order)) %>%
  arrange(Model)

# Add a row number column
data$row_num <- 1:nrow(data)

# Define custom breaks and labels for the x-axis
custom_breaks <- c(0.5, 1, 1.2, 1.5)
custom_labels <- c(" ", "Just as likely", "1.2x as likely", "1.5x as likely")

# Add significance column
data$Significance <- ifelse(data$CI_lower > 1 | data$CI_upper < 1, "Significant", "Not Significant")

# Wrap long labels
data$Model <- str_wrap(data$Model, width = 30)

# Create the forest plot with customized labels
ggplot(data, aes(x = Odds_Ratio, y = reorder(Model, row_num, reverse = TRUE))) +
  geom_vline(xintercept = 1, linetype = "dashed", color = "gray") +
  geom_point(aes(x = Odds_Ratio, color = Significance), size = 3) +
  geom_errorbarh(aes(xmin = CI_lower, xmax = CI_upper), height = 0.3) +
  scale_x_continuous(breaks = custom_breaks, labels = custom_labels) +
  scale_color_manual(values = c("Significant" = "red", "Not Significant" = "black")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Odds Ratio", y = " ") +
  ggtitle(paste("Odds Ratios for Family Affectedness of Individual Chronic Pain:", "\n", "Women vs. Men")) +
  theme(
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text = element_text(size = 10),
    panel.grid.major.y = element_line(color = "gray", linetype = "dashed"),
    legend.position = "none",
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, lineheight = 1.2)
  )

Огромное спасибо заранее!

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
84
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Если вы сделаете «Модель» фактором, вы можете использовать fct_rev() из пакета forcats (https://forcats.tidyverse.org/reference/fct_rev.html), чтобы изменить порядок, например.

library(tidyverse)

# Create a data frame with your odds ratios and confidence intervals
odds_ratios <- c(1.290, 1.217, 1.231, 1.244)
ci_lower <- c(1.107, 1.038, 1.019, 1.030)
ci_upper <- c(1.504, 1.427, 1.486, 1.502)
Model <- c("Unadjusted", "Adjusted for family factors", "Adjusted for family and self-functioning factors", "Adjusted for family, self-functioning, and socio-demographic factors")

# Create a data frame
data <- data.frame(
  Model = Model,
  Odds_Ratio = odds_ratios,
  CI_lower = ci_lower,
  CI_upper = ci_upper
)

# Define the desired order of levels
desired_order <- c("Unadjusted", "Adjusted for family factors", "Adjusted for family and self-functioning factors", "Adjusted for family, self-functioning, and socio-demographic factors")

# Reorder the data frame rows based on the desired order
data <- data %>%
  mutate(Model = factor(Model, levels = desired_order)) %>%
  arrange(Model)

# Add a row number column
data$row_num <- 1:nrow(data)

# Define custom breaks and labels for the x-axis
custom_breaks <- c(0.5, 1, 1.2, 1.5)
custom_labels <- c(" ", "Just as likely", "1.2x as likely", "1.5x as likely")

# Add significance column
data$Significance <- ifelse(data$CI_lower > 1 | data$CI_upper < 1, "Significant", "Not Significant")

# Wrap long labels
data$Model <- factor(str_wrap(data$Model, width = 30),
                     levels = str_wrap(desired_order, width = 30))

# Create the forest plot with customized labels
ggplot(data, aes(x = Odds_Ratio, y = fct_rev(Model))) +
  geom_vline(xintercept = 1, linetype = "dashed", color = "gray") +
  geom_point(aes(x = Odds_Ratio, color = Significance), size = 3) +
  geom_errorbarh(aes(xmin = CI_lower, xmax = CI_upper), height = 0.3) +
  scale_x_continuous(breaks = custom_breaks, labels = custom_labels) +
  scale_color_manual(values = c("Significant" = "red", "Not Significant" = "black")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Odds Ratio", y = " ") +
  ggtitle(paste("Odds Ratios for Family Affectedness of Individual Chronic Pain:", "\n", "Women vs. Men")) +
  theme(
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text = element_text(size = 10),
    panel.grid.major.y = element_line(color = "gray", linetype = "dashed"),
    legend.position = "none",
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, lineheight = 1.2)
  )

Created on 2024-04-04 with reprex v2.1.0

Другие вопросы по теме