grafico - leyendas en r
Barras de error estándar utilizando stat_summary (1)
El siguiente código produce gráficos de barras con barras de error estándar que utilizan Hmisc, ddply y ggplot:
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()
Sin embargo, la implementación de las funciones de ayuda anteriores, como mean_sdl, parece mucho mejor. Por ejemplo, el siguiente código produce un gráfico con barras de error de IC del 95%:
ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
stat_summary(fun.data = mean_sdl, geom = "errorbar")
Mi pregunta es cómo usar la implementación stat_summary para las barras de error estándar. El problema es que para calcular la SE se necesita el número de observaciones por condición y esto se debe acceder en el multiplicador de mean_sdl.
¿Cómo accedo a esta información dentro de ggplot? ¿Hay una solución no hacky para esto?
Bueno, no puedo decirle cómo obtener un multiplicador por grupo en stat_summary
.
Sin embargo, parece que su objetivo es trazar los medios y las barras de error que representan un error estándar de la media en ggplot
sin resumir el conjunto de datos antes de trazar.
Hay una función mean_se
en ggplot2 que podemos usar en lugar de mean_cl_normal
de Hmisc . La función mean_se
tiene un multiplicador de 1 como predeterminado, por lo que no necesitamos pasar ningún argumento adicional si queremos barras de error estándar.
ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar")
Si desea utilizar la función mean_cl_normal
de Hmisc
, debe cambiar el multiplicador a 1 para obtener un error estándar de la media. El argumento mult
es un argumento para mean_cl_normal
. Los argumentos que necesita pasar a la función de resumen que está utilizando deben proporcionarse como una lista para el argumento fun.args
:
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))
En las versiones pre-2.0 de ggplot2 , el argumento podría pasarse directamente:
ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1)