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我制作了一个图表,facet_grid以可视化每天每次治疗中每组锂的百分比。

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

结果是:

在此处输入图像描述

为此,我有两个问题:

我无法为每个组的锂含量制作正确的误差线。我已经尝试过了,但每次治疗我只会得到误差线。

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

在此处输入图像描述

我想从每组的总数中得到误差线

在那之后,我的第二个问题是:是否可以代表每组的绝对值和每个治疗的百分比?

数据集(亩):

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
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第一个也是最简单的解决方案是让你的条形图并排而不是堆叠。然后,您唯一需要更改代码的就是添加position="dodge"geom_bar()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的高度,并避免将误差条放在条的中间。

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)

在此处输入图像描述

要在堆积条形图上添加误差线,您必须确保条形图以litium. 为此,您可以使用cumsum()within ave()

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

然后在你打电话时使用lit2而不是躲避。litiumgeom_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)

在此处输入图像描述

如果你只想要组的误差线,那么你必须得到整个组的误差,而不是治疗中的组,但你不能直接将它添加到基于整个组的平均值中,因为那些是均值,堆积条形图具有均值的总和,因此您必须对 的均值求和mus3

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)

在此处输入图像描述

但是,在这一点上,它开始变得有些荒谬。堆叠均值不是组均值——它们是组均值的总和,但误差是组均值的。当您查看该图时,与它们所代表的平均值相比,误差条看起来会更小,因为它们的中心位置比它们应该的高得多。看起来您正在寻找的是组均值的表示,它允许您查看每种治疗对该组均值的贡献。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平均值为中心。

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)

在此处输入图像描述

于 2015-09-29T13:29:46.340 回答