在 ggplot r 中绘制多行的 TOTAL 误差条

Question

我想按主题绘制数据，但添加总平均值和se的误差条。我的意思是，不是每个科目都有误差线。我尝试过 geom_errorbar 和 stat_summary 但仍然未能获得理想的绘图（参见我画的图）。

这是我用来绘制该图的代码（误差线是手动添加的）。

ggplot(ASD, aes(x=period, y=meanF0, group=subject, color=group)) + 
      geom_line(aes(color=group, size=group)) +
      scale_size_manual(values=c(.6, .6, .6, .6)) +
      theme_light()+
      xlab("Period")+
      ylab("F0 (Hz)")+
      ggtitle("Mean F0 Adjustment (ASD Group)") +
      geom_point()+
      scale_color_manual(values=c("red")) +
      theme(plot.title = element_text(size=14.5, face="bold", hjust = 0.5,  family = "serif"), 
            axis.title.y= element_text(size=12, face = "bold", family = "serif"),
            axis.title.x= element_text(size=12, face = "bold", family = "serif"),
            axis.text.x = element_text(size=11, face="bold", family = "serif"),
            axis.text.y = element_text(size=11, face="bold", family = "serif"))+
      theme(legend.position = "none")+
      geom_hline(yintercept=112.8, linetype="dashed", 
                 color = "dark grey", size=.7)

有人可以帮忙吗？非常感谢！！！

Answer 1

使用 annotate 添加误差线。我没有你的数据，所以我创建了自己的数据。您将需要每组的置信区间和平均值。我的按组平均值和按组置信区间存储在 df4$meanV 和 df4$ci 中。您可以将它们替换为您的变量名称。在注释中，您将在调用中包含数据框，就像在基本 R 图中一样。与基本 R 一样，您也可以只使用原始值。可以使用 c() 连接多个值。如y = c(12, 10)。如果您有任何疑问，请告诉我。

ggplot(df2, aes(x = condition, y = value, 
                color = subject, group = subject)) +
  geom_line() + geom_point() + 
  annotate("errorbar",
           x = df4$condition
           ymin = df4$meanV - df4$ci,
           ymax = df4$meanV + df4$ci,
           width = .2) +
  annotate("point",
          x = df4$condition,
          y = df4$meanV) + 
  ylim(min(df2$value), max(df2$value))

Answer 2

使用库superb，您可以获得一个计算均值和置信区间的函数。您可以使用各种布局来显示附加信息。其中一种布局显示单独的行，

library(superb)

superb( cbind(value.posttest, value.pretest) ~ ., ASD,
  WSFactors = ("condition(2)"),
  plotStyle = "pointindividualline"
)

您还可以访问其他布局。一种称为corset-plot。它显示了单独的线条，但也显示了侧面的平滑密度。尝试

superb( cbind(value.posttest, value.pretest) ~ ., ASD,
  WSFactors = ("condition(2)"),
  plotStyle = "corset",
  violinParams = list(fill = "green", alpha = .2) # optional: some color
) + theme_bw() # optional : alternative theme

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