我的数据长这样
data <- structure(list(code = 1:12, outcome1 = c(75L, 76L, 77L, 78L,
80L, 82L, 85L, 84L, 78L, 84L, 84L, 75L), outcome2 = c(50L, 55L,
54L, 52L, 56L, 58L, 59L, 54L, 52L, 56L, 56L, 57L), response1 = c(1500L,
1800L, 1789L, 1200L, 1400L, 1900L, 1800L, 1100L, 1450L, 1750L,
1770L, 1000L), response2 = c(100L, 111L, 120L, 140L, 144L, 156L,
147L, 189L, 165L, 154L, 132L, 171L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-12L))
我有8个结果变量和22个响应变量。
我想为所有的结果变量和响应变量组合创建一系列回归图。有没有快速简便的方法?
例如:结果1 * 响应1、结果1 * 响应2、结果2 * 响应1等等。
这是创建一个结果1与响应1图形的示例代码。
ggplot(data = data, aes(x = outcome1, y = response1)) +
geom_point(color='blue') +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
编辑:我考虑过分面,但是在这里可能不起作用,因为对于每个结果(x),各种响应(y)都是以不同的单位表示的。因此,不同(y)之间的y轴比例尺是不可比较的。
scale = "free"
,这允许每个图有不同的比例尺。如果每个图都有一个单独的轴标签来指示比例尺,是否会有帮助? - acylam