scale_y_log10（）和coord_trans（ytrans ='log10'）导致不同的结果 [英] scale_y_log10() and coord_trans(ytrans = 'log10') lead to different results

问题描述

我使用日志转换进行统计分析（反应时间），现在我想绘制我的数据，并将日志转换为y轴。当我使用coord_trans（ytrans =log10）给我正确的结果 - 但我需要酒吧而不是点我的图。
当我使用scale_y_log10（）时，它可以和小节一起工作，但它会绘制错误的值（bar1的平均值为833，但显示在900以上; bar2的平均值为568，但显示接近500）

  set.seed（10）
 
 bar1 < -  abs（rnorm（n = 232，mean = 833 （n = 393，平均= 568，sd = 418））+ 1 
 
 graph_data<  -  data.frame （RT = c（bar1，bar2），group = c（rep（1,232），rep（2,393）））
 
 ggplot（graph_data，aes（group，RT））+ 
 stat_summary（fun.y = mean，geom ='point'，position ='dodge'）+ 
 stat_summary（fun.data = mean_cl_normal，geom ='pointrange'，position ='position_dodge'（width = .9））+ 
 coord_trans（ytrans =log10）
 
 ggplot（graph_data，aes（group，RT））+ 
 stat_summary（fun.y = mean，geom ='bar'，position ='dodge'）+ 
 stat_summary（fun.data = mean_cl_normal，geom ='pointrange'，position ='position_dodge'（width = .9））+ 
 scale_y_log10 = seq（3 00，1000，100））
  

感谢您的帮助！

首先，如果您将看到帮助页面 coord_trans（）您会看到：

coord_trans与缩放转换不同因为它在统计转换后出现
，并且会影响几何形状的视觉外观
- 不能保证直线会继续到
直线。

这意味着使用 coord_trans（）时，只有坐标（y轴）会受到log10的影响，但会影响<$ c $第二，你的数据有负值，当你应用<$>时，你的实际数据会在其他计算之前进行对数转换。 c $ c> scale_y_log10（）这些值将被删除，并且所有计算都只包含部分数据，所以你得到的平均值与 coord_trans（）一样大。

 警告消息：
 1：规模$ trans $ trans（x）：NaNs产生
 2：规模$ trans $ trans（x）：NaNs产生
 3：缺少值（stat_summary）。 
 4：删除了包含缺失值（stat_summary）的100行。 
  

I am using log transforms for my statistical analyses (reaction times) and now I want to plot my data, with a log transformed y-axis. When I use coord_trans(ytrans = "log10") that gives me the right results - but I need bars instead of points for my graph. When I use scale_y_log10() it works with bars but it plots the wrong values (bar1 has a mean of 833 but is shown above 900; bar2 has a mean of 568 but is shown closer to 500).

set.seed(10)

bar1 <- abs(rnorm(n = 232, mean = 833, sd = 1103)) + 1
bar2 <- abs(rnorm(n = 393, mean = 568, sd = 418)) + 1

graph_data <- data.frame(RT = c(bar1, bar2), group = c(rep(1, 232), rep(2, 393)))

ggplot(graph_data, aes(group, RT)) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = 'point', position = 'dodge') +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = 'pointrange', position = 'position_dodge'(width = .9)) +
coord_trans(ytrans = "log10")

ggplot(graph_data, aes(group, RT)) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = 'bar', position = 'dodge') +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = 'pointrange', position = 'position_dodge'(width = .9)) +
scale_y_log10(breaks = seq(300, 1000, 100))

Thanks for helping!

解决方案

There two reasons why you got different values.

First, if you will look on the help page of the coord_trans() you will see that:

coord_trans is different to scale transformations in that it occurs after statistical transformation and will affect the visual appearance of geoms - there is no guarantee that straight lines will continue to be straight.

This mean that with coord_trans() only coordinates (y axis) are affected with log10 but with scale_y_log10() your actual data are log transformed before other calculations.

Second, your data have negative values and when you apply scale_y_log10() to your data those values are removed and all calculations are made with only part of your data, so the mean value you get is larger as with coord_trans().

Warning messages:
1: In scale$trans$trans(x) : NaNs produced
2: In scale$trans$trans(x) : NaNs produced
3: Removed 100 rows containing missing values (stat_summary). 
4: Removed 100 rows containing missing values (stat_summary). 

这篇关于scale_y_log10（）和coord_trans（ytrans ='log10'）导致不同的结果的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！