下面是使用ggplot2生成boxplot的代码我正在尝试修改以适应我的问题:
library(ggplot2)
set.seed(1)
# create fictitious data
a <- rnorm(10)
b <- rnorm(12)
c <- rnorm(7)
d <- rnorm(15)
# data groups
group <- factor(rep(1:4, c(10, 12, 7, 15)))
# dataframe
mydata <- data.frame(c(a,b,c,d), group)
names(mydata) <- c("value", "group")
# function for computing mean, DS, max and min values
min.mean.sd.max <- function(x) {
r <- c(min(x), mean(x) - sd(x), mean(x), mean(x) + sd(x), max(x))
names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
r
}
# ggplot code
p1 <- ggplot(aes(y = value, x = factor(group)), data = mydata)
p1 <- p1 + stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot") + ggtitle("Boxplot con media, 95%CI, valore min. e max.") + xlab("Gruppi") + ylab("Valori")
在我的情况下,我没有实际数据点,而只有它们的均值和标准差(数据是正态分布的)。因此,对于这个例子,它将是:
mydata.mine = data.frame(mean = c(mean(a),mean(b),mean(c),mean(d)),sd = c(sd(a),sd(b),sd(c),sd(d)),group = c(1,2,3,4))
但是我仍然希望制作一个箱线图。我想定义:
ymin = mean - 3 * sd
lower = mean - sd
mean = mean
upper = mean + sd
ymax =平均值+ 3 * sd
但我不知道如何定义一个函数来访问stat_summary中fun.data的mydata.mine的mean和sd。或者,我可以使用rnorm
从平均值和sd参数化中绘制点,但第一个选项在我看来更优雅和简单。
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ggplot(mydata.mine, aes(x = as.factor(group))) +
geom_boxplot(aes(
lower = mean - sd,
upper = mean + sd,
middle = mean,
ymin = mean - 3*sd,
ymax = mean + 3*sd),
stat = "identity")