在R中构建一个因子变量

Question

我有一个数据集（名为wash），描述了华盛顿州几年来的谋杀案。 Victim.Sex和Perpetrator.Sex有变量。现在我正在尝试建立受害者年龄与犯罪者年龄的散点图，我想在其中放置4条黄土线（每条线代表不同的受害者/犯罪者性别组合）。我正在尝试学习dplyr所以我尝试使用mutate，下面是：

`wash %>%
   mutate(mvic_mperp = (Victim.Sex == "Male" & Perpetrator.Sex == "Male") %>%
   mutate(mvic_fperp = (Victim.Sex == "Male" & Perpetrator.Sex == "Female") %>%
   mutate(fvic_mperp = (Victim.Sex == "Female" & Perpetrator.Sex == "Male") %>%
   mutate(fvic_fperp = (Victim.Sex == "Female" & Perpetrator.Sex == "Female") %>%`

我知道这会创建一个与受害者/犯罪者性别的每个组合相对应的特定变量，但（1）我不确定将所有这些组合起来所需的下一步，以及（2）我确信更容易使用factor()执行此操作的方法，但我不确定如何继续。在此先感谢，我对R和大多数编程都很陌生，所以我仍然在努力学习基础知识。

编辑：要清楚，我正在尝试构建一个因子变量以插入到geom_point（）中，而不是具体查看如何构建散点图本身。

Answer 1

我将首先合成一些数据，因为你没有提供任何数据。这只是一个随机样本。

df <- data.frame(Perpetrator.Sex = sample(c("M","F"), 50, replace = TRUE),
                 Victim.Sex = sample(c("M","F"), 50, replace = TRUE),
                 Perpetrator.Age = rnorm(50, mean=40, sd =10),
                 Victim.Age = rnorm(50, mean=40, sd =10))

我们实际上不必对数据本身进行任何转换。由于您要使用ggplot2，因此可以使用Perpetrator.Sex函数获得Victim.Sex / interaction次互动。要创建一个由Perpetrator.Sex / Victim.Sex着色的年龄的散点图，您可以使用：

library(ggplot2)
p <- ggplot(df, aes(Perpetrator.Age, Victim.Age)) + 
       geom_point(aes(color = interaction(Perpetrator.Sex, Victim.Sex)))
p 

要添加回归线，您可以使用geom_smooth。

p + geom_smooth(method='lm', formula = y ~ x, 
                aes(color = interaction(Perpetrator.Sex, Victim.Sex)))