Tingliku jaotuse graafikud
Jäta meelde - prop.table käsu lõpus peab olema kirjutatud 2 - siis saame 100% tingliku jaotuse korrektse väljundi. Antud näite korral on faktorid sesoon: nivoodega kevad, suvi,talv ning BADOM (iga nivoo on proovis domineeriv bentose liik).
Tulemuseks saame teada, missugune aastaaeg meeldib liigile rohkem. Esimest kaht liiki on kõige rohkem suvel, viimane on rohkem talveliik. Üldistada taolise joonise põhjal ei saa, vaja on teha statistiline analüüs. Graafik on illustreeriv, kuid annab seose kohta päris adekvaatse informatsiooni.
Antud näite korral on alust arvata, et domineeriv liik proovis paistab sõltuvat aastaajast.
R käsk (andmed failis BADOM_V6rts.csv)
t2=prop.table(table(sesoon,BADOM),2)*100
barplot(t2,legend=T,col=c("green","orange","white"),xlim=c(0,5),ylab="sesoonne osakaal liigiti, % ")
Pane tähele, et selleks, et legend satuks tulpade kohalt kõrvale, on vaja märkida x-telje skaala (xlim) lõppväärtuseks tulpade arv+2 (vajab katsetamist, kui palju juurde liita tuleb, see sõltub R graafikuakna suurusest). *100 on selleks, et saaksime väljundi protsentides.
R käsk (andmed failis BADOM_V6rts.csv)
t3=prop.table(table(BADOM,sesoon),2)*100
barplot(t3,col=1:3,legend=T,xlim=c(0,5), ylab="liigiline osakaal sesoonselt, % ")
Tulemuseks saame teada, milline on liikide jaotus igal aastaajal eraldi - sagedustabelis on tunnus BADOM esimesel positsioonil! Pot.hamm domineerib kindlalt igal aastaajal, suvi ja talv on veidi erinevad.
Kui eelmisel graafikul oli igal aastaajal oma värv, siis siin on igal liigil oma värv.
t3=prop.table(table(BADOM,sesoon),2)*100
barplot(t3,col=1:3,legend=T,xlim=c(0,5), ylab="liigiline osakaal sesoonselt, % ")
Tulemuseks saame teada, milline on liikide jaotus igal aastaajal eraldi - sagedustabelis on tunnus BADOM esimesel positsioonil! Pot.hamm domineerib kindlalt igal aastaajal, suvi ja talv on veidi erinevad.
Kui eelmisel graafikul oli igal aastaajal oma värv, siis siin on igal liigil oma värv.
See joonis ei iseloomusta seost kuigi loogiliselt, sest suhtelised sagedused on arvutatud valesti, kasutatud on vale äärejaotusi-prop.table parameeter on 1.
R käsud (andmed failis BADOM_V6rts.csv)
t3=prop.table(table(sesoon,BADOM),1)*100
barplot(t3,legend=T, col=c("green","orange","white"), xlim=c(0,5),main=" Halb joonis",ylab="osakaal")