有两种策略可以生成关注状态排序的图。

• 删除所有正时信息。
• 使用图重点关注状态排序：平行坐标图。

您还可以使用特定的距离度量生成一个侧重于状态排序的类型。

示例

我们来看一个例子，首先构建序列对象：

library(TraMineR)
#> 
#> TraMineR development version 2.3-4 (Built: 2022-11-29)
#> Website: http://traminer.unige.ch
#> Please type 'citation("TraMineR")' for citation information.
data(biofam)
## Create the sequence object
bfstates <- c("Parent", "Left", "Married", "Left/Married",  "Child", "Left/Child", "Left/Married/Child", "Divorced")
bf.shortlab <- c("P","L","M","LM","C","LC", "LMC", "D")
bf.seq <- seqdef(biofam[,10:25], states=bf.shortlab, labels=bfstates)
#>  [>] state coding:
#>        [alphabet]  [label]  [long label]
#>      1  0           P        Parent
#>      2  1           L        Left
#>      3  2           M        Married
#>      4  3           LM       Left/Married
#>      5  4           C        Child
#>      6  5           LC       Left/Child
#>      7  6           LMC      Left/Married/Child
#>      8  7           D        Divorced
#>  [>] 2000 sequences in the data set
#>  [>] min/max sequence length: 16/16

创建于2023年2月21日，使用reprex v2.0.2

删除所有计时信息

可以使用seqdss函数删除定时信息：

bf.dss <- seqdss(bf.seq)

然后绘制它（任何序列图都可以）：

seqfplot(bf.dss)

seqIplot(bf.dss, sortv="from.start")

平行坐标图

平行坐标图旨在仅关注状态顺序：

seqpcplot(bf.dss)

结果可能看起来很混乱（取决于您的数据）。您可以通过显示占案例总数50%的颜色模式来突出显示最常见的状态排序

seqpcplot(bf.seq , filter = list(type = "function",
                                 value = "cumfreq",
                                 level = 0.5))

有关详细信息，请参见以下参考。
Bürgin，R.和G. Ritschard（2014），分类纵向数据的装饰平行坐标图，美国统计学家68（2），98 - 103. https://doi.org/10.1080/00031305.2014.887591

类型

如果你想建立一个专注于状态排序的类型学，你需要相应地选择距离度量，更多细节请参见下面文章的指导方针部分。
Studer，M.和Ritschard，G.（2016），《生命轨迹差异的重要性：序列不相似性测量的比较综述，J.R. Stat. Soc. A，179：第481 - 511章

基于Matthias的解决方案，您还可以使用DSS序列bf.dss的排序来绘制完整序列bf.seq。这里我们使用TraMineRextras的sortv函数。

library(TraMineR)
data(biofam)
## Create a cohort factor for later use
biofam$cohort <- cut(biofam$birthyr, c(1900,1930,1940,1950,1960), 
                     labels=c("1900-1929", "1930-1939", "1940-1949", "1950-1959"), right=FALSE)
## Create the sequence object
bfstates <- c("Parent", "Left", "Married", "Left/Married",  "Child", "Left/Child", "Left/Married/Child", "Divorced")
bf.shortlab <- c("P","L","M","LM","C","LC", "LMC", "D")
bf.seq <- seqdef(biofam[,10:25], states=bf.shortlab, labels=bfstates)
bf.dss <- seqdss(bf.seq)

library(TraMineRextras)
seqIplot(bf.seq, sortv=sortv(bf.dss), legend.prop=.2)

我不明白你怎么能不接触序列格式就达到你的目标。如果你想专注于序列，忽略法术持续时间，你需要独特的状态序列格式。幸运的是，TraMineR提供了seqdss()函数来非常容易地获得DSS序列。下面是一个例子，上面的问题中提到了两个序列：

library(TraMineR)
#> 
#> TraMineR stable version 2.2-6 (Built: 2023-01-02)
#> Website: http://traminer.unige.ch
#> Please type 'citation("TraMineR")' for citation information.

## Generate example data with 2 sequences
seq1 <- c("A", "B", "A")
seq2 <- c("A", "B", "B", "B", "A")
length(seq1) <- length(seq2)
seqdata <- rbind(seq1,seq2) |> seqdef()

# Tabulate the sequences considering durations (default)
seqtab(seqdata)
#>             Freq Percent
#> A/1-B/1-A/1    1      50
#> A/1-B/3-A/1    1      50
# Tabulate DSS sequences (getting rid of duration information)
seqtab(seqdss(seqdata))
#>             Freq Percent
#> A/1-B/1-A/1    2     100

创建于2023年2月21日，使用reprex v2.0.2