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給直方圖和線圖添加誤差棒 准備數據
這里使用ToothGrowth 數據集。它描述了維他命C對Guinea豬牙齒的生長影響。包含了三種不同的劑量（Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg)）和相應的兩種不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。
library(ggplot2) df <- ToothGrowth df$dose <- as.factor(df$dose) head(df) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5 len :牙齒長度 dose : 劑量 (0.5, 1, 2) 單位是毫克 supp : 支持類型 (VC or OJ)
在下面的例子中，我們將繪制每組中牙齒長度的均值。標准差用來繪制圖形中的誤差棒。
首先，下面的幫助函數會用來計算每組中興趣變量的均值和標准差：
#+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the standard deviation # for each group #+++++++++++++++++++++++++ # data : a data frame # varname : the name of a column containing the variable #to be summariezed # groupnames : vector of column names to be used as # grouping variables data_summary <- function(data, varname, groupnames){ require(plyr) summary_func <- function(x, col){ c(mean = mean(x[[col]], na.rm=TRUE), sd = sd(x[[col]], na.rm=TRUE)) } data_sum<-ddply(data, groupnames, .fun=summary_func, varname) data_sum <- rename(data_sum, c("mean" = varname)) return(data_sum) }
統計數據 :
df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len", groupnames=c("supp", "dose")) # 把劑量轉換為因子變量 df2$dose=as.factor(df2$dose) head(df2) ## supp dose len sd ## 1 OJ 0.5 13.23 4.459709 ## 2 OJ 1 22.70 3.910953 ## 3 OJ 2 26.06 2.655058 ## 4 VC 0.5 7.98 2.746634 ## 5 VC 1 16.77 2.515309 ## 6 VC 2 26.14 4.797731 有誤差棒的直方圖
函數 geom_errorbar()可以用來生成誤差棒：
library(ggplot2) # Default bar plot p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_bar(stat="identity", color="black", position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2, position=position_dodge(.9)) print(p) # Finished bar plot p+labs(title="Tooth length per dose", x="Dose (mg)", y = "Length")+ theme_classic() + scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))
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注意，你可以選擇只保留上方的誤差棒：
# Keep only upper error bars ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_bar(stat="identity", color="black", position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len, ymax=len+sd), width=.2, position=position_dodge(.9))
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閱讀ggplot2直方圖更多信息 : ggplot2 bar graphs
有誤差棒的線圖 # Default line plot p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line() + geom_point()+ geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2, position=position_dodge(0.05)) print(p) # Finished line plot p+labs(title="Tooth length per dose", x="Dose (mg)", y = "Length")+ theme_classic() + scale_color_manual(values=c('#999999','#E69F00'))
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你也可以使用函數 geom_pointrange() 或 geom_linerange() 替換 geom_errorbar()
# Use geom_pointrange ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_pointrange(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd)) # Use geom_line()+geom_pointrange() ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line()+ geom_pointrange(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd))
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閱讀ggplot2線圖更多信息: ggplot2 line plots
有均值和誤差棒的點圖
使用函數 geom_dotplot() and stat_summary() ：
The mean +/- SD can be added as a crossbar , a error bar or a pointrange : p <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') # use geom_crossbar() p + stat_summary(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", width=0.5) # Use geom_errorbar() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="errorbar", color="red", width=0.2) + stat_summary(fun.y=mean, geom="point", color="red") # Use geom_pointrange() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="pointrange", color="red")
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閱讀ggplot2點圖更多信息: ggplot2 dot plot