如何在rstudio中绘制堆叠和分组的棒块图？

Question

我已经创建了一个分组的Barchart，该Barchart显示了按年龄组和性别分组的客户端数（n = 25）。但是现在，我需要包括所有筛选研究以显示数据质量的客户（n = 52）。它应该看起来像附着的Barchart，但总数以较浅的颜色堆叠，因此可以看到：在年龄组1中，我们筛选了15位女性和9名男性，但最终只有8位女性注册了学习。我希望这样可以理解。我将添加现有的条形图。

该图表的代码如下：

ggplot(data=daten, aes(x=AG, y=stat(count), group=factor(GESCHLECHT), fill=factor(GESCHLECHT)))+
        geom_bar(position=position_dodge2(preserve="single", padding=0))+
  scale_fill_manual(values = c("steelblue","darkred"), labels=c("Männlich", "Weiblich"))+
  labs(y="Anzahl", x="Altersgruppen", fill="Geschlecht:")+
  scale_x_continuous(breaks=seq(1,3, by=1), labels=c("25 bis <51","51 bis <65", ">65"))+
  scale_y_continuous(limits=c(0, 10))+
  geom_text(aes(label=stat(count)),stat="count", vjust=-0.5, position=position_dodge(width = 1))+
  theme(legend.position="bottom")

我不知道如何组织我的数据，以便我可以做这样的事情。最后，应该看起来像第一个栏上方（n = 8），只有较浅的颜色才能继续，然后用n = 6个女性说（最终表明我们筛选了15在该年龄组中总共是女性）

我认为首先，我需要使用所有n = 52个客户端创建一个数据框架，并具有针对年龄组和性别的代码。但是，如何将杠铃分开，以使筛选和招募客户之间的区别变得清晰？

Answer 1

像这样的东西吗？

library(tidyverse)

set.seed(1)
# example data
n <- 100
data <- tibble(
  gender = sample(c("m", "f"), n, replace = TRUE),
  age = runif(n, 25, 70) %>% as.integer(),
  screened = rep(TRUE, 0.8 * n) %>% c(rep(FALSE, 0.2 * n)) %>% sample()
)
data
#> # A tibble: 100 × 3
#>    gender   age screened
#>    <chr>  <int> <lgl>   
#>  1 m         54 TRUE    
#>  2 f         40 FALSE   
#>  3 m         37 FALSE   
#>  4 m         69 TRUE    
#>  5 f         53 TRUE    
#>  6 m         34 TRUE    
#>  7 m         30 TRUE    
#>  8 m         46 TRUE    
#>  9 f         66 TRUE    
#> 10 f         51 TRUE    
#> # … with 90 more rows

data %>%
  mutate(
    age_group = age %>% cut(breaks = c(0, 25, 51, 65, Inf))
  ) %>%
  ggplot(aes(x = age_group, fill = gender, alpha = screened)) +
  geom_bar() +
  scale_alpha_manual(values = c(`TRUE` = 1, `FALSE` = 0.5))

^{由 reprex 包 (v2.0.0)}