Question

我使用facet_grid制作了一张图表，以显示每天每次治疗中每组中lit的百分比。

library(ggplot2)
library(Rmisc) 
library(plyr)

mus2 <- summarySE(mus, measurevar="litium", 
                         groupvars=c("treatment", "group", "day"), na.rm = TRUE)

mus2

mus3 <- mus2
mus3$group <- factor(mus3$group)

ms.chl<- ggplot(mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) + theme_bw() 
ms.chl

结果：

为此我有两个问题：

我无法为litium内容PER GROUP制作正确的误差线。我试过这个，但每次治疗我只得到误差棒。

ms.chl + geom_errorbar(aes(ymin=litium-se, ymax=litium+se), size=0.5,   
        width=.25,                    
        position=position_dodge(.9)) +
facet_grid(~day)

我想从每个组的总数中得到错误条

之后，我的第二个问题是：是否有可能代表每组的绝对值和每次治疗的百分比？

数据集（mus）：

litium  group   treatment   day
0.009439528 1   Control day1
0.005115057 1   Control day1
0.009742297 1   Control day1
0.016515625 2   Control day1
0.01074537  2   Control day1
0.016300836 2   Control day1
0.009538339 3   Control day1
0.010609746 3   Control day1
0.008928012 3   Control day1
0.009425325 1   Control + bird  day1
0.00561831  1   Control + bird  day1
0.014622517 1   Control + bird  day1
0.017702439 2   Control + bird  day1
0.010545045 2   Control + bird  day1
0.029109907 2   Control + bird  day1
0.013737568 3   Control + bird  day1
0.015174405 3   Control + bird  day1
0.014583832 3   Control + bird  day1
0.009244079 1   Control day2
0.006591033 1   Control day2
0.007592587 1   Control day2
0.013676745 2   Control day2
0.016208676 2   Control day2
0.017593952 2   Control day2
0.014003037 3   Control day2
0.01163581  3   Control day2
0.011643067 3   Control day2
0.009229506 1   Control + bird  day2
0.006423714 1   Control + bird  day2
0.008653163 1   Control + bird  day2
0.012441379 2   Control + bird  day2
0.0204346   2   Control + bird  day2
0.010017788 2   Control + bird  day2
0.009745063 3   Control + bird  day2
0.00967963  3   Control + bird  day2
0.010291306 3   Control + bird  day2
0.009466604 1   Fence   day2
0.019611081 2   Fence   day2
0.006796444 2   Fence   day2
0.018928695 2   Fence   day2
0.007787736 3   Fence   day2
0.009409897 3   Fence   day2

Answer 1

第一个也是最简单的解决方案是将你的条形图并排放置而不是堆叠。然后，您需要更改代码的唯一方法是将position="dodge"添加到geom_bar()并运行其余代码。这样做的另一个好处是能够直接比较不同条形的高度，并避免在条形图中间放置误差条。

ms.chl<- ggplot(mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black",position="dodge") + 
  facet_grid(~day) + theme_bw() 
ms.chl + geom_errorbar(aes(ymin=litium-se, ymax=litium+se), size=0.5,   
    width=.25,position=position_dodge(.9)) +
  facet_grid(~day)

要在堆积条形图上添加误差线，您必须确保条形图以litium的累积和为中心。为此，您可以在cumsum()中使用ave()：

mus3 <- within(mus3,lit2 <- ave(litium,group,day,FUN=cumsum))

当您拨打lit2并且不要躲闪时，请使用litium代替geom_errorbar()。

ms.chl<- ggplot(mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) + theme_bw() 

ms.chl + geom_errorbar(aes(ymin=lit2-se, ymax=lit2+se), size=0.5,   
                       width=.25) + facet_grid(~day)

如果你只是想要小组的误差线，那么你必须得到整个小组的错误而不是治疗中的小组，但是你不能直接将其添加到基于整个群体，因为那些是手段，叠加的条形图具有均值的总和，所以你必须对mus3的均值进行求和。

musgroup <- summarySE(mus, measurevar="litium", 
                      groupvars=c("group", "day"), na.rm = TRUE)

musgroupsum <- ddply(mus3,.(group,day),summarize,lit2 = sum(litium))

mus4 <- merge(musgroup,musgroupsum)

ms.chl<- ggplot() +
  geom_bar(data=mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment),
           stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) + theme_bw() 

ms.chl + geom_errorbar(data=mus4,aes(x=group,ymin=lit2-se, ymax=lit2+se),
                       size=0.5, width=.25)

但是，在这一点上，它开始变得有点荒谬了。堆叠均值不是组均值 - 它们是组均值的总和，但误差是组均值。当你看到这个数字时，误差条相对于它们所代表的平均值看起来会更小，因为它们的中心位置比它们应该的高得多。看起来你正在寻找的是群体平均值的表示，它允许你看到每个治疗对该群体意义的贡献。显示这一点的一种方法是缩放条形图大小，以便累积总和以每个组的正确均值为中心。

mus3 <- within(mus3,lit3 <- ave(litium,group,day,FUN=function(x) x/length(x)))

ms.chl<- ggplot() +
  geom_bar(data=mus3, aes(x=group, y=lit3, fill=treatment),
           stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) +
  theme_bw() + ylab("litium")

ms.chl + geom_errorbar(data=mus4,aes(x=group,ymin=litium-se, ymax=litium+se),
                       size=0.5,width=.25)

使用ggplot和facet_grid指定错误栏

1 个答案: