【r<-方案|绘图】ggplot2误差棒快速指南

给直方图和线图添加误差棒

准备数据

这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量(Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg))和相应的两种不同使用方法( [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 :牙齿长度
  • dose : 剂量 (0.5, 1, 2) 单位是毫克
  • supp : 支持类型 (VC or OJ)

在下面的例子中,我们将绘制每组中牙齿长度的均值。标准差用来绘制图形中的误差棒。

首先,下面的帮助函数会用来计算每组中兴趣变量的均值和标准差:

#+++++++++++++++++++++++++
# 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)
}

统计数据 :

df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len", 
                    groupnames=c("supp", "dose"))
# 把剂量转换为因子变量
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

有误差棒的直方图

函数 geom_errorbar()可以用来生成误差棒:

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'))
img
img

注意,你可以选择只保留上方的误差棒:

# 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)) 
img

阅读ggplot2直方图更多信息 : ggplot2 bar graphs

有误差棒的线图

# 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'))
img
img

你也可以使用函数 geom_pointrange()geom_linerange() 替换 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))
img
img

阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots

有均值和误差棒的点图

使用函数 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")
img
img
img

阅读ggplot2点图更多信息: ggplot2 dot plot

线程信息

This analysis has been performed using R software (ver. 3.2.4) and ggplot2 (ver. 2.1.0)


原文链接:http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-error-bars-quick-start-guide-r-software-and-data-visualization

仅作翻译学习使用。

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