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我按照这个不错的答案在 2x2 设计中生成分裂小提琴图

现在想象这些数据来自不同主题的重复测量。另外，我想在散点图中绘制单个数据（我知道该图可能最终太忙，我想先看看它）。

我快到了，但有一个小错误可能很容易修复。如果有更好的方法可以做到这一点，我会提供一个完整的工作示例。

我直接从上一个问题中复制了第一部分：

library(dplyr)
library(ggplot2)

set.seed(20160229)

我添加subj到我的数据框中，因为我想绘制每个主题的平均值

my_data = data.frame(
  y=c(rnorm(1000), rnorm(1000, 0.5), rnorm(1000, 1), rnorm(1000, 1.5)),
  x=c(rep('a', 2000), rep('b', 2000)),
  m=c(rep('i', 1000), rep('j', 2000), rep('i', 1000)),
  subj=c(rep(c(rep('1',200),rep('2',200),rep('3',200),rep('4',200),rep('5',200)),4))
)

pdat <- my_data %>%
  group_by(x, m) %>%
  do(data.frame(loc = density(.$y)$x,
                dens = density(.$y)$y))

pdat$dens <- ifelse(pdat$m == 'i', pdat$dens * -1, pdat$dens)
pdat$dens <- ifelse(pdat$x == 'b', pdat$dens + 1, pdat$dens)


ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank())

到目前为止，效果很好。现在我尝试为每个主题添加我的平均值

meanY = aggregate(y ~ x + m + subj, my_data, mean, drop=TRUE)


ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  geom_point(data=meanY, aes(fill = m, group = interaction(m, x))) +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal()

我得到错误：Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'dens' not found

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如果我理解正确，您需要指定xand yin geom_point：

ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank()) +
  geom_point(data = meanY, aes(x = ifelse(x == "a", 0, 1), y = y, fill = m, group = interaction(m, x)), shape = 21, colour = "black", show.legend = FALSE)

在此处输入图像描述

于 2016-07-26T14:01:46.693 回答