r - R-Project 中的条形图均值 /w SD

Question

听起来很简单，但一些研究并没有提出一个优雅的解决方案：我有一个由分类变量（GROUP）和连续读出变量（血压）构成的数据框。如何制作一个简单的箱线图，显示每个组的平均值及其标准差？有多个组：A、B、C、D 如何在数据框中执行 ANOVA 事后分析。它如何与 Mann-Whitney-U-Test 一起使用？我可以在条形图中标记显着性水平吗？如何将此操作简化为多个连续变量（dia_bloodpressure、sys_bloodpressure、mean_bloodpressure）和 sink() 不同文件中的输出（按变量名称）？

Answer 1

经过一番研究，我想出了 agricolae 包。这个提供了多组比较。生成的对象可以通过管道传输到一个不错的绘图函数中，用于分组条形图 +/- SD 或 SEM。不幸的是，没有办法在图中的组之间使用显着性标记。

Answer 2

在 R 中进行了更多编程之后，我偶然发现了另一个适合医学研究的好包：psych。考虑到上述问题，describe()获取describeBy()数据框的统计概览并按分组变量对其进行排序。该功能error.bars.by()是平均值 +/- SD 的高级绘图功能。该软件包提供了许多协变量分析功能，这些功能在心理学研究中很有用，但也可能有助于医学和营销研究。

Answer 3

一个可能的代码片段：

library(psych)

x<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,NA)
y<-c(2,3,NA,3,4,NA,2,3,NA,2)
group<-rep((factor(LETTERS[1:2])),5)
df<-data.frame(x,y,group)
df

by(df$x,df$group,summary)
by(df$x,df$group,mean)

sd(df$x) #result: NA
sd(df$x, na.rm=TRUE) #result: 2.738613

v = c("x", "y")#or
v = colnames(df)[1:2]
sapply(v, function(i) tapply(df[[i]], df$group, sd, na.rm=TRUE))

describeBy(df$x, df$group)

error.bars.by(df$x, df$group, bars=TRUE)