从 R 中的 ggplot 生成统计摘要

发布于 2025-01-15 06:18:27 字数 451 浏览 1 评论 0原文

我是一名 R 新手，正在使用教授提供的脚本进行项目，但我无法获得与我创建的箱形图相匹配的数据的准确平均值。时得到的平均值

该图中的平均值低于每茎 300 公斤，以及当我使用ggsummarystats( DBHdata, x = "location", y = "biomassKeith_and_Camphor", ggfunc = ggboxplot, add = "jitter" ) code>

或

tapply(DBHdata$biomassBrown_and_Camphor, DBHdata$location,mean)

我最终平均重量超过 600 公斤/茎。有没有办法在我的箱线图代码中生成汇总统计数据。

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夜吻♂芭芘 2025-01-22 06:18:27

箱线图不包含平均值，而是包含中值。因此，这可以解释您在计算中观察到的变化。

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盗琴音 2025-01-22 06:18:27

此外，数据似乎非常偏向于大数字，因此尽管中位数约为 200，但平均值超过 600 并不令人意外

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晨敛清荷 2025-01-22 06:18:27

正如其他人指出的那样，箱线图显示了默认值的中位数。
如果您想使用 ggstatsplot 获取平均值，您可以更改使用 summaries 参数调用的函数，如下所示：

ggsummarystats(DBHdata, x = "location", y = "biomassKeith_and_Camphor",
ggfunc = ggboxplot, add = "jitter", summaries = c("n", "median", "iqr", "mean"))

这将在 n、中位数和四分位数范围 (iqr) 的标准输出之外添加平均值。

As others have pointed out, a boxplot shows the median per default.
If you want to get the mean with ggstatsplot, you can change the functions that you call with the summaries argument, as such:

ggsummarystats(DBHdata, x = "location", y = "biomassKeith_and_Camphor",
ggfunc = ggboxplot, add = "jitter", summaries = c("n", "median", "iqr", "mean"))

This would add the mean besides the standard output of n, median, and interquartile range (iqr).

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风启觞 2025-01-22 06:18:27

我不确定我是否正确理解你的问题，但首先尝试使用聚合计算组均值，然后添加带有均值的文本。

示例代码：

means <- aggregate(weight ~  group, PlantGrowth, mean)

library(ggplot2)
    ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + 
    geom_boxplot() +
      stat_summary(fun=mean, colour="darkred", geom="point", 
                   shape=18, size=3, show.legend=FALSE) + 
      geom_text(data = means, aes(label = weight, y = weight + 0.08))

绘图：

示例数据：

data(PlantGrowth)

I'm not sure if I understand your question correctly, but first try calculating the group means with aggregate and then adding a text with means.

Sample code:

means <- aggregate(weight ~  group, PlantGrowth, mean)

library(ggplot2)
    ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + 
    geom_boxplot() +
      stat_summary(fun=mean, colour="darkred", geom="point", 
                   shape=18, size=3, show.legend=FALSE) + 
      geom_text(data = means, aes(label = weight, y = weight + 0.08))

Plot:

Sample data: