Diagramas de Venn são como slides de PowerPoint. Se eles tem poucos elementos concisos em uma ordem inteligente, um leitor consegue conectar as ideias expostas e aprender alguma coisa. Em caso contrário, o excesso de informação se transforma em um obstáculo para a comunicação.
Bons diagramas de Venn são capazes de te fazer perceber cruzamentos que não estão no seu radar. No blog do Andrew Gelman tem um exemplo interessante. Ele considera uma oração, em inglês, que pede:
God give me the serenity to accept things which cannot be changed; Give me courage to change things which must be changed; And the wisdom to distinguish one from the other.
Pelo jeito em que ela foi escrita, parece que só existem dois tipos de coisas: aquelas que não podem ser modificadas e aquelas que nós devemos mudar. Entretanto, esse não é o caso:
- Se uma coisa pode ser modificada e eu não devo mudá-la, ela não é importante.
- Se uma coisa coisa não pode ser modificada e eu devo mudá-la, eu preciso aceitá-la.
Considerando esse diagrama, O Gelman até sugere uma prece mais cuidadosa:
Lord, grant me the serenity to accept things that cannot be changed, courage to change things that must be changed; discernment to ignore things that don’t need changing; acceptance that some things I need to change, i can’t; And the wisdom to understand Venn Diagrams.
A despeito da utilidade de Diagramas de Venn bem feitos, o R oferece poucas maneiras de construí-los. No CRAN, existem apenas três pacotes especializados em construir esses gráficos, mas duas delas são um pouco insatisfatórias. Neste post, vamos descobrir como fazer diagramas de Venn usando o pacote VennDiagram.
O Dataset
Para não nos distrairmos com bases de dados complicadas, vamos usar uma tabela artifical inspirada nesse link. Cada linha dessa base representa as preferências por animais de estimação de uma pessoa hipotética. No total temos 34 pessoas na base e as opções possíveis são “Cães”,“Gatos”,“Lagartos” e “Serpentes”.
O data.frame está disponível no código fonte desse post.
Pacotes
Codificar os gráficos no pacote VennDiagram é um pouco chato, por isso vamos precisar de outros pacotes pra ajudar. No geral, apenas as coisas do tidyverse já vão servir.
O comando abaixo chama os pacotes que vamos usar neste post.
library(VennDiagram)
library(tidyverse)Diagramas de Venn usando o pacote VennDiagram
Como eu já disse antes, esse pacote é bem chato, pois em todos os gráficos você precisa escrever diretamente o número de elementos em cada pedaço dos conjuntos e os parâmetros gráficos detalhados demais. Pra funcionar bem, você tem que dizer exatamente o que quer fazer.
Vamos começar fazendo um diagrama simples. Ele vai representar o conjunto de pessoas que gostam de cachorros.
numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros <- dataset %>%
dplyr::filter(Dog == 1) %>%
nrow()
grid.newpage()
invisible(draw.single.venn(numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros,
#Número de elementos do conjunto
category = "Pessoas que gostam de cachorros",
#Nome do conjunto
lty = "blank",
#Grossura da borda dos conjuntos."blank" quer dizer que não vai ter borda
fill = "light blue",
#Cor do conjunto
alpha = 0.5
#Transparência do conjunto. Varia de 0 a 1
))
Complicando um pouco mais, dessa vez vamos fazer um diagrama que represente as pessoas que gostam de gatos ou de cachorros.
numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros <- dataset %>%
dplyr::filter(Dog == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos <- dataset %>%
dplyr::filter(Cat == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_cachorros <- dataset %>%
dplyr::filter(Dog == 1 & Cat == 1) %>%
nrow()
grid.newpage()
invisible(draw.pairwise.venn(area1 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros,
#Número de elementos da primeira categoria
area2 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos,
#Número de elementos da segunda categoria
cross.area = numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_cachorros,
#Número de elementos na intersecção
category = c("Pessoas que gostam\nde cachorros",
"Pessoas que gostam\nde gatos"),
#Nome das categorias
lty = c("blank", "blank"),
#Grossura das bordas
fill = c("light blue", "pink"),
#Cores das bordas
alpha = c(0.5, 0.5),
#Transparência das bordas
cat.pos = c(0, 0),
#Posição dos títulos com relação aos círculos. 0 quer dizer "em cima"
scaled = F
#Constrói as áreas sem escala
))
A falta de escalas deixou esse gráfico simétrico e esteticamente agradável. Entretanto, em algumas situações é mais legal representar os conjuntos em escala.
numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros <- dataset %>%
dplyr::filter(Dog == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes <- dataset %>%
dplyr::filter(Snake == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros_e_de_serpentes <- dataset %>%
dplyr::filter(Dog == 1 & Snake == 1) %>%
nrow()
grid.newpage()
invisible(draw.pairwise.venn(area1 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros,
#Número de elementos da primeira categoria
area2 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes,
#Número de elementos da segunda categoria
cross.area = numero_de_pessoas_que_gostam_de_cachorros_e_de_serpentes,
#Número de elementos na intersecção
category = c("Pessoas que gostam\nde cachorros",
"Pessoas que gostam\nde serpentes"),
#Nome das categorias
lty = c("blank", "blank"),
#Grossura das bordas
fill = c("light blue", "light green"),
#Cores das bordas
alpha = c(0.5, 0.5),
#Transparência das bordas
cat.pos = c(0, 0),
#Posição dos títulos com relação aos círculos. 0 quer dizer "em cima"
scaled = T
#Constrói as áreas sem escala
))
Até aqui tudo vai mais ou menos bem, mas a coisa fica bem mais chata quando você precisa representar um diagrama com três conjuntos. Você vai precisar passar pra função o tamanho de todos os pedacinhos.
numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos <- dataset %>%
dplyr::filter(Cat == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes <- dataset %>%
dplyr::filter(Snake == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_lagartos <- dataset %>%
dplyr::filter(Lizard == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_serpentes <- dataset %>%
dplyr::filter(Cat == 1 & Snake == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_lagartos <- dataset %>%
dplyr::filter(Cat == 1 & Lizard == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes_e_de_lagartos <- dataset %>%
dplyr::filter(Lizard == 1 & Snake == 1) %>%
nrow()
numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes_e_lagartos_e_gatos <- dataset %>%
dplyr::filter(Lizard == 1 & Snake == 1 & Cat == 1) %>%
nrow()
grid.newpage()
invisible(draw.triple.venn(area1 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos,
area2 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes,
area3 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_lagartos,
n12 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_serpentes,
n23 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes_e_de_lagartos,
n13 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_gatos_e_de_lagartos,
n123 = numero_de_pessoas_que_gostam_de_serpentes_e_lagartos_e_gatos,
category = c("Gatos",
"Serpentes",
"Lagartos"),
lty = "blank",
fill = c("light blue", "green", "light green"),
cat.pos = c(45,45,45),
scaled = T))
