R：选择合适的图，以创建具有3个亚组的线图，每个点的样本尺寸以及亚组之间的显着性差异

Question

我正在尝试创建这样的线图（在PowerPoint上制作）：

显示体重对年龄（体重〜年龄）的依赖性，对于3个亚组（因此每个组都有自己的线路）。我还希望该图表显示：

• 每个点的样本量，含义为每个年龄段的每个子组的个体数量。
• 每个年龄段的亚组之间的显着性差异。 （tukeyhsd结果）

更重要的是：我必须重复几个参数（例如长度〜年龄和宽度〜年龄），并且可能必须进行几次，所以，例如 Geom_text 。

>我真的很想避免手动插入解决 例如：

我尝试了此代码：

plot_morphologic <- ggplot(data = weight_table, 
       mapping = aes(x = as.numeric(age), 
                     y = weight, color=POPULATION))+
  geom_line(se=TRUE)

但是，这为3个人群创建了一行...

我也尝试了以下方式：

plot_morphologic <- ggline(data=weight_table, x = "age", y = "weight", add = "mean_sd",
       color = "POPULATION")+
  stat_compare_means(aes(group = POPULATION), method = "anova", label = "p.signif", 
                     label.y = c(40),na.rm=F)+
  stat_n_text(group="POPULATION")

但是无法将样本尺寸拆分为每个子组子组。

我的数据的一个示例：

weight_table1
# A tibble: 246 × 4
   ID         POPULATION age weight
   <chr>      <chr>  <chr>       <dbl>
 1 Shere Khan A      0           13.4 
 2 Shere Khan A      1           14.2 
 3 Shere Khan A      2           17.4 
 4 Serafina   B      0            5.19
 5 Serafina   B      1           15.3 
 6 Serafina   B      2           NA   
 7 Kaa        A      0            7.68
 8 Kaa        A      1            6.92
 9 Kaa        A      2           19.4 
10 Shenzi     C      0            6.96

tnx！

Answer 1

您可以使用以下基本r函数来实现所有这些：

1. 绘制轴和 plot 带有参数 xlim 和 ylim 设置为您要绘制的最大范围（通常是使用 1.1*range（YourData $ yourrow）左右计算的最大范围）。
2. 用行绘制另外两行。
3. 如点点 arrows arrows arrows arrows 答案。请注意，关于“特别直觉参数 code = 3 >”的有趣咆哮;-)
4. 与 text 一起添加文本。

我不明白为什么最后一步是重复用例的问题，因为您可以使用 sprintf（“ n =％i”，nrow（yourdata））创建标签文本。