如何绘制R中Boxplot的平均值和标准误差 [英] How to plot mean and standard error in Boxplot in R

问题描述

我有两个分类因子（'Habitat'和'Locality'）和一个连续变量（T）。 '人居'有两个层次，'地点'有八个层次。我想改变默认的胡须来表示SE，并且将中值转换为每个盒图的平均值。有没有办法做到这一点，并在绘图时考虑到两个分类因素？提前谢谢了。

这是我用boxplot ggplot的默认设置完成的，显示了具有中间间隔的第一和第三四分位数。

  ggplot（data，aes（x = Locality，y = T））+ 
 geom_boxplot（aes（fill =互动（Habitat，Locality），
 group =互动（因子（Habitat），地点）），
 outlier.shape = 1，outlier.size = 3）+ 
 theme_bw（）+ 
主题（
 panel.grid.major = element_blank（），
 panel.grid.minor = element_blank（），
 axis.line = element_line（color ='black'）， 
 legend.position ='none'，
 axis.text.x = element_text（angle = 90，hjust = 1，size = 12））+ 
 scale_y_continuous（'T'）+ 
 xlab（'Locality'）
  

解决方案

计算最小均值1SEM，平均值+平均值+ 1SEM和最大值的函数。然后使用 stat_summary 将这5个值映射到boxplot上。

  library（gridExtra）
 library（ggplot2）
 
 MinMeanSEMMax<  -  function （x），平均（x）-sd（x）/ sqrt（长度（x）），平均值（x），平均值（x）+ sd（x）/ sqrt（length（x）），max（x））
名称（v）<-c（ymin，lower，middle，upper，ymax）
v 
 
 $ b $ g1 < -  ggplot（mtcars，aes（因子（am），mpg））+ geom_boxplot（）+ 
 ggtitle（Regular Boxplot）
 
 g2 < -  ggplot（mtcars，aes（factor（am），mpg））+ 
 stat_summary（fun.data = MinMeanSEMMax，geom =boxplot，color =red）+ 
 ggtitle（Boxplot：Min，Mean-1SEM，Mean，Mean + 1SEM，Max）
 
 
 grid.arrange（g1，g2，ncol = 2）
  

I have two categorical factors ('Habitat' and 'Locality'), and one continuous variable (T). 'Habitat' has two level and 'Locality' has eight levels. I want to change the default whiskers to represent the SE, and the median into the mean for each boxplot. Is there a way to do this and taking both of the categorical factors into account when plotting? Many thanks in advance.

This is what I have done with the default setting of boxplot ggplot, showing the first and third quartiles with median intervals.

ggplot(data,aes(x=Locality,y=T)) + 
  geom_boxplot(aes(fill=interaction(Habitat,Locality), 
                   group=interaction(factor(Habitat),Locality)),
               outlier.shape=1,outlier.size=3) + 
  theme_bw() + 
  theme(
    panel.grid.major=element_blank(),
    panel.grid.minor=element_blank(),
    axis.line=element_line(colour='black'),
    legend.position='none',
    axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,size=12)) + 
  scale_y_continuous('T') + 
  xlab('Locality')

解决方案

First write a function that compute the min, mean-1SEM, mean, mean+1SEM, and Max. Then map these 5 values onto a boxplot using stat_summary.

library(gridExtra)
library(ggplot2)

MinMeanSEMMax <- function(x) {
  v <- c(min(x), mean(x) - sd(x)/sqrt(length(x)), mean(x), mean(x) + sd(x)/sqrt(length(x)), max(x))
  names(v) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
  v
}

g1 <- ggplot(mtcars, aes(factor(am), mpg)) + geom_boxplot() +
  ggtitle("Regular Boxplot")

g2 <- ggplot(mtcars, aes(factor(am), mpg)) +
  stat_summary(fun.data=MinMeanSEMMax, geom="boxplot", colour="red") + 
  ggtitle("Boxplot: Min, Mean-1SEM, Mean, Mean+1SEM, Max")


grid.arrange(g1, g2, ncol=2)

这篇关于如何绘制R中Boxplot的平均值和标准误差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！