使用geom_boxplot生成柱状而非箱线图的问题排查

问题描述 #

我用以下代码尝试为数据集test2绘制箱线图，但输出的却是类似柱状图的图形：

ggplot(test2, aes(x=GameCondition, y=Alignment.bin, fill = GameCondition)) +
    geom_boxplot()

但使用测试数据集test运行完全相同的代码却能生成正常的箱线图：

test <- data.frame(GameCondition = c("a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"),
                 Alignment.bin = c(1, 0, 1, 0, 1,0, 1,NA))
test$GameCondition <- as.factor(test$GameCondition)

两个数据集的GameCondition均为因子（factor）类型，Alignment.bin均为双精度（dbl）类型，请问这是怎么回事？

核心原因 #

你的test2里，Alignment.bin本质是二元分类变量（只有0和1两个取值），且每个GameCondition分组的取值分布极度集中：要么全是0、要么全是1，要么两者的数量没有足够差异支撑箱线图的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）。

当箱线图的统计指标被压缩到两个离散值时，视觉上就会变成类似柱状的形态：

• 若某个分组所有值都是0，箱线图的箱体、须线会完全重合，呈现为一条线或“柱子”；
• 若分组里只有0和1，中位数、Q1、Q3都会贴近这两个值，箱体被压缩成窄带，加上须线后看起来和柱状图无异。

而测试数据集test的分组中，0和1的分布更分散（比如组b有2个1、1个0），箱线图的统计特征能正常展示，所以是标准的箱线图样式。

验证方法 #

你可以先检查test2的分组取值分布，确认上述推测：

# 查看每个分组的0/1计数
table(test2$GameCondition, test2$Alignment.bin)
# 查看每个分组的五数概括
aggregate(Alignment.bin ~ GameCondition, data = test2, summary)

解决办法 #

如果想更清晰展示二元变量的分布，建议换用更适合的图形：

1. 分组频率柱状图：直接展示每个分组中0和1的数量/占比

   ggplot(test2, aes(x=GameCondition, fill = factor(Alignment.bin))) +
     geom_bar(position = "dodge") +
     labs(fill = "Alignment.bin")
   

2. 箱线图叠加散点：保留箱线图的同时，用散点展示原始数据分布

   ggplot(test2, aes(x=GameCondition, y=Alignment.bin, fill = GameCondition)) +
     geom_boxplot(width = 0.5) +
     geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Icewaffle