R语言如何基于3个变量在同一张图中绘制双箱线图

方法1：基于ggplot2实现（推荐，美化灵活） #

• 先安装并加载所需依赖包
• 将宽格式数据转换为长格式后分组绘图
  完整代码如下：

# 未安装依赖包先执行下一行安装
# install.packages(c("ggplot2", "tidyr"))
library(ggplot2)
library(tidyr)

# 生成示例数据
set.seed(42) 
data <- data.frame(Id=1:20, 
Q_3_1=sample(1:6, 20, replace=TRUE), 
Q_3_2=sample(1:6, 20, replace=TRUE), 
Level=sample(c("AAAA", "BBBB", "CCCC", "DDDD"), 20, replace=TRUE))

# 宽表转长表，提取需绘制的两个指标列
data_long <- pivot_longer(data, cols = c(Q_3_1, Q_3_2), names_to = "指标", values_to = "分值")

# 绘制箱线图
ggplot(data_long, aes(x = 指标, y = 分值, fill = 指标)) +
  geom_boxplot(width = 0.6) +
  labs(title = "两个指标分值分布对比", x = "指标", y = "分值") +
  theme_bw()

方法2：基于R基础绘图实现（无需加载第三方包） #

如果不想安装额外包，可直接用基础绘图函数实现：

# 生成示例数据
set.seed(42) 
data <- data.frame(Id=1:20, 
Q_3_1=sample(1:6, 20, replace=TRUE), 
Q_3_2=sample(1:6, 20, replace=TRUE), 
Level=sample(c("AAAA", "BBBB", "CCCC", "DDDD"), 20, replace=TRUE))

# 直接绘制双箱线图
boxplot(data$Q_3_1, data$Q_3_2,
        names = c("Q_3_1", "Q_3_2"),
        col = c("lightblue", "orange"),
        main = "两个指标分值分布对比",
        xlab = "指标",
        ylab = "分值")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Perlak99