Page 125 - Introducción a la Bioestadística con R

Sección 10: Gráficos en R.
Los gráficos son una parte esencial de la investigación. Son necesarios para interpretar los datos, sobre todo en el caso de las ciencias -ómicas, y también para ilustrar los resultados. Hay gente que te dirá (de manera no oficial) que los gráficos son el 50% de tu artículo y la llave que te pueden abrir las puertas a una revista científica de mejor impacto. Hay cientos de opciones con R, en esta sección vamos a revisar las principales, de manera que puedas adquirir conocimientos fundamentales que te permitan seguir explorando más recursos de manera autónoma. Algunas recomendaciones para esto son el R Graphics Cookbook y The R Graph Gallery web https:// www.r-graph-gallery.com/index.html.
Ejercicio 25. Gráficos de distribución.
Los gráficos de distribución permiten visualizar la distribución de una variable de tipo numérica para uno o varios grupos. Los ejemplos más clásicos son los boxplot, de los que ya hemos visto algunos a lo largo del curso, así como los histogramas, aquí además vamos a ver otras opciones.
2. En primer lugar carga las librerías que se especifican. Vamos a probar a hacer gráficos de dispersión básicos con dos paquetes distintos, ggplot2 y lattice, cuyo uso está muy extendido. Para ello vamos a usar la base de datos iris, que está incluida en R.
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