Boxplot schmoxplot: как построить средние и стандартные ошибки, обусловленные фактором в R?

Ответ 1

Первый сюжет был просто включен в сообщение на imachordata.com. (tip tip to Дэвид Смит на blog.revolution-computing.com) Вы также можете прочитайте соответствующую документацию из Hadley на ggplot2.

Вот пример кода:

library(ggplot2)
data(mpg)

#create a data frame with averages and standard deviations
 hwy.avg<-ddply(mpg, c("class", "year"), function(df)
 return(c(hwy.avg=mean(df$hwy), hwy.sd=sd(df$hwy))))

#create the barplot component
 avg.plot<-qplot(class, hwy.avg, fill=factor(year), data=hwy.avg, geom="bar", position="dodge")

#first, define the width of the dodge
dodge <- position_dodge(width=0.9)

#now add the error bars to the plot
avg.plot+geom_linerange(aes(ymax=hwy.avg+hwy.sd, ymin=hwy.avg-hwy.sd), position=dodge)+theme_bw()

Он выглядит следующим образом: alt text http://www.imachordata.com/wp-content/uploads/2009/09/barplot.png

Ответ 2

Этот вопрос сейчас почти 2 года, но как новый пользователь R в экспериментальной области, для меня это был большой вопрос, и эта страница имеет большое значение в результатах Google. Я только что нашел ответ, который мне больше нравится, чем текущий набор, поэтому я подумал, что добавлю его.

пакет sciplot делает задачу простой. Он выполняет задание в одной команде

#only necessary to get the MPG dataset from ggplot for direct comparison
library(ggplot2)
data(mpg)
attach(mpg)

#the bargraph.CI function with a couple of parameters to match the ggplot example
#see also lineplot.CI in the same package
library(sciplot)
bargraph.CI(
  class,  #categorical factor for the x-axis
  hwy,    #numerical DV for the y-axis
  year,   #grouping factor
  legend=T, 
  x.leg=19,
  ylab="Highway MPG",
  xlab="Class")

создает этот очень работоспособный график с основными параметрами по умолчанию. Обратите внимание, что по умолчанию баги ошибок являются стандартными ошибками, но параметр принимает функцию, поэтому они могут быть любыми, что вы хотите!

Ответ 3

Немного поздно, но это решение может быть полезно для будущих пользователей. Он использует файл данных diamond, загруженный с помощью R, и использует stat_summary, а также две (супер короткие) пользовательские функции.

require(ggplot2)

# create functions to get the lower and upper bounds of the error bars
stderr <- function(x){sqrt(var(x,na.rm=TRUE)/length(na.omit(x)))}
lowsd <- function(x){return(mean(x)-stderr(x))}
highsd <- function(x){return(mean(x)+stderr(x))}

# create a ggplot
ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+
# first layer is barplot with means
stat_summary(fun.y=mean, geom="bar", position="dodge", colour='white')+
# second layer overlays the error bars using the functions defined above
stat_summary(fun.y=mean, fun.ymin=lowsd, fun.ymax=highsd, geom="errorbar", position="dodge",color = 'black', size=.5)

bar + график ошибок http://i41.tinypic.com/ief48o.png

Ответ 4

ggplot создает эстетически привлекательные графики, но у меня нет желания попробовать и опубликовать любой вывод ggplot.

До тех пор, пока не наступит день, вот как я делал вышеупомянутые графики. Я использую графический пакет под названием "gplots" для получения стандартных баров ошибок (с использованием уже рассчитанных данных). Обратите внимание, что этот код обеспечивает два или более факторов для каждого класса/категории. Для этого требуется, чтобы данные включались в матрицу и для команды "рядом = ИСТИНА" в функции "barplot2", чтобы удерживать полосы от укладки.

# Create the data (means) matrix
# Using the matrix accommodates two or more factors for each class

data.m <- matrix(c(75,34,19, 39,90,41), nrow = 2, ncol=3, byrow=TRUE,
               dimnames = list(c("Factor 1", "Factor 2"),
                                c("Class A", "Class B", "Class C")))

# Create the standard error matrix

error.m <- matrix(c(12,10,7, 4,7,3), nrow = 2, ncol = 3, byrow=TRUE)

# Join the data and s.e. matrices into a data frame

data.fr <- data.frame(data.m, error.m) 

# load library {gplots}

library(gplots)

# Plot the bar graph, with standard errors

with(data.fr,
     barplot2(data.m, beside=TRUE, axes=T, las=1, ylim = c(0,120),  
                main=" ", sub=" ", col=c("gray20",0),
                    xlab="Class", ylab="Total amount (Mean +/- s.e.)",
                plot.ci=TRUE, ci.u=data.m+error.m, ci.l=data.m-error.m, ci.lty=1))

# Now, give it a legend:

legend("topright", c("Factor 1", "Factor 2"), fill=c("gray20",0),box.lty=0)

Это довольно просто, Джейн, эстетически, но похоже, что большинство журналов/старых профессоров хотят видеть.

Я бы опубликовал график, созданный этими примерами данных, но это мой первый пост на сайте. Сожалею. Нужно уметь копировать все содержимое (после установки пакета "gplots" ) без проблем.