相同的y轴变量，散点图和长格式

Question

假设两个不同的评估者正在评估行为问题。他们使用相同的量表（从0到50），并且两个评估者所评估的孩子都相同。在社会科学中，这种方法很普遍，并且有一些有用的统计数据，例如相关系数和类内相关。

此外，我想到的一个图形是散点图，在x轴上，我将考虑第一评级者并在y轴上绘制行为问题得分，我将做同样的事情第二个评分者。

gplot2创建了惊人的图，但是，一些简单的例程和操作变得非常困难。

请参见下面的代码和r基本图。我想知道ggplot是否也可以创建此图。

非常感谢

   set.seed(123)
ds <- data.frame(behavior_problems = rnorm(100,30,2), evaluator=sample(1:2))
plot(ds$behavior_problems[ds$evaluator == '1'] ,
     y =  ds$behavior_problems[ds$evaluator == '2'])

==我必须进行编辑以阐明为什么散点图会提供信息==

Answer 1

我认为这里的关键问题是建立数据帧的方式。尚不清楚每个人都得到一对分数，每个评估者一个。因此，第一件事就是为每个人添加一个ID：在示例数据中添加50个ID。

library(tidyverse)
ds %>% 
  mutate(id = rep(1:50, each = 2) 

现在，我们可以使用tidyr::spread为每个评估者创建一列。但是列名的数字并不是一个好主意，因此我们将其重命名为e1和e2。

ds %>% 
  mutate(id = rep(1:50, each = 2)) %>% 
  spread(evaluator, behavior_problems) %>% 
  rename(e1 = `1`, e2 = `2`)

现在我们有可以提供给ggplot的列名：

ds %>% 
  mutate(id = rep(1:50, each = 2)) %>% 
  spread(evaluator, behavior_problems) %>% 
  rename(e1 = `1`, e2 = `2`) %>% 
  ggplot(aes(e1, e2)) + 
    geom_point()

如果这似乎是“漫长的路要走”，那是因为ggplot2处理“长”数据（在扩展前）比“宽”（在扩展后）效果更好。为了说明这一点，这是可视化个人分数差异的另一种方法，我认为效果很好：

ds %>% 
  mutate(id = rep(1:50, each = 2), 
         evaluator = factor(evaluator)) %>% 
  ggplot(aes(id, behavior_problems)) + 
    geom_point(aes(color = evaluator)) + 
    geom_line(aes(group = id))