r - 使用stat_summary的标准误差线

Question

以下代码使用Hmisc，ddply和ggplot生成具有标准误差线的条形图:

means_se <- ddply(mtcars,.(cyl),
                  function(df) smean.sdl(df$qsec,mult=sqrt(length(df$qsec))^-1))
colnames(means_se) <- c("cyl","mean","lower","upper")
ggplot(means_se,aes(cyl,mean,ymax=upper,ymin=lower,group=1)) + 
  geom_bar(stat="identity") +  
  geom_errorbar()

但是，使用诸如mean_sdl之类的辅助函数来实现上述功能似乎要好得多。例如，以下代码生成带有95％CI误差线的图:

ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) + 
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
  stat_summary(fun.data = mean_sdl, geom = "errorbar")

我的问题是如何对标准错误栏使用stat_summary实现。问题是要计算SE，您需要每个条件的观察次数，并且必须在mean_sdl的乘数中进行访问。

如何在ggplot中访问此信息？是否有一个简洁的非hacky解决方案？

Answer 1

好吧，我无法告诉您如何按组获取乘数stat_summary。

但是，您的目标似乎是要绘制表示均值和标准差的误差线，这些均值和误差线表示ggplot中的平均值，而不在绘制前汇总数据集。

ggplot2中有一个mean_se函数，我们可以使用它代替Hmisc的mean_cl_normal。 mean_se函数的默认乘数为1，因此，如果我们要使用标准误差线，则不需要传递任何其他参数。

ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) + 
    stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
    stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar")

如果要使用 mean_cl_normal中的 Hmisc函数，则必须将乘数更改为1，以便从平均值中得到一个标准误差。 mult参数是 mean_cl_normal的参数。您需要传递给正在使用的摘要函数的参数需要作为 fun.args参数的列表给出:

ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) + 
    stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
    stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", fun.args = list(mult = 1))

在ggplot2的2.0之前的版本中，可以直接传递参数:

ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) + 
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
  stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1)