【ggplot2】為條形圖和折線圖添加誤差線

ggplot2隻能處理 data.frame數據,每列作為一個變量,是一個指標.

以ToothGrowth數據為例,進行處理

data("ToothGrowth")
tg <- ToothGrowth
head(tg)

## 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

數據預處理

採用summarySE()(函數定義在本文末尾)對數據進行預處理,計算數據的 標準誤差(Standard Error). 

標準誤差區別於標準差(Standard Deviation) . SE為 standard error of the mean 

可以參考: http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/50830928

# summarySE 計算標準差和標準誤差以及95%的置信區間.

library(ggplot2)
tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))

tgc

## supp dose N len sd se ci

## 1 OJ 0.5 10 13.23 4.459709 1.4102837 3.190283

## 2 OJ 1.0 10 22.70 3.910953 1.2367520 2.797727

## 3 OJ 2.0 10 26.06 2.655058 0.8396031 1.899314

## 4 VC 0.5 10 7.98 2.746634 0.8685620 1.964824

## 5 VC 1.0 10 16.77 2.515309 0.7954104 1.799343

## 6 VC 2.0 10 26.14 4.797731 1.5171757 3.432090

折線圖

繪製帶有誤差線和95%置信區間線的折線圖和點圖

# 帶有標準誤差線的折線圖

# Standard error of the mean

ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, colour=supp)) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1) +
geom_line() +
geom_point()

# 對重疊的點,進行偏移處理(儘管這樣可以將點分開便於觀看,但是個人認為這並不科學)

pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right

ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, colour=supp)) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1, position=pd) +
geom_line(position=pd) +
geom_point(position=pd)

## ymax not defined: adjusting position using y instead

## ymax not defined: adjusting position using y instead

# 繪製帶有95%置信區間的折線圖

ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, colour=supp)) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-ci, ymax=len+ci), width=.1, position=pd) +
geom_line(position=pd) +
geom_point(position=pd)

## ymax not defined: adjusting position using y instead
## ymax not defined: adjusting position using y instead

# 設置誤差線的顏色,特別注意如果沒有 group=supp,這個重合的誤差線將不會偏移.

ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, colour=supp, group=supp)) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-ci, ymax=len+ci), colour="black", width=.1, position=pd) +
geom_line(position=pd) +
geom_point(position=pd, size=3)

## ymax not defined: adjusting position using y instead
## ymax not defined: adjusting position using y instead
下面是一個完整的帶有標準誤差線的圖,geom_point 放在 geom_line之後,可以保證點被最後繪製,填充為白色.

ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, colour=supp, group=supp)) +
  geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), colour="black", width=.1, position=pd) +
  geom_line(position=pd) +
  geom_point(position=pd, size=3, shape=21, fill="white") + # 21 is filled circle
  xlab("Dose (mg)") +
  ylab("Tooth length") +
  scale_colour_hue(name="Supplement type", # Legend label, use darker colors
    breaks=c("OJ", "VC"),
    labels=c("Orange juice", "Ascorbic acid"),l=40) + # Use darker colors, lightness=40
  ggtitle("The Effect of Vitamin C on\nTooth Growth in Guinea Pigs") +
  expand_limits(y=0) + # Expand y range
  scale_y_continuous(breaks=0:20*4) + # Set tick every 4
  theme_bw() +
  theme(legend.justification=c(1,0),# 這一項很關鍵,如果沒有這個參數,圖例會偏移,讀者可以試一試
    legend.position=c(1,0)) # Position legend in bottom right

## ymax not defined: adjusting position using y instead
## ymax not defined: adjusting position using y instead

條形圖
繪製條形圖與繪製折線圖類似,但是必須要注意的是tgc$size必須被設置成 factor 類型,如果它是 數值型向量,那麼將會出現錯誤. > 這是因為dose如果是 數值型向量將會作為連續型數據進行處理,而 因子型 變量被作為離散型數據進行處理.
# 轉換為因子類型
tgc2 <- tgc
tgc2$dose <- factor(tgc2$dose)
# Error bars represent standard error of the mean
ggplot(tgc2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) +
  geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") +
  geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se),
    width=.2, # 設置誤差線的寬度
    position=position_dodge(.9))

# 使用95%置信區間

ggplot(tgc2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) +
  geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") +
  geom_errorbar(aes(ymin=len-ci, ymax=len+ci),
    width=.2, # Width of the error bars
    position=position_dodge(.9))

完整的條形圖

ggplot(tgc2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) +
  geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity",
      colour="black", # Use black outlines,
      size=.3) + # Thinner lines
  geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se),
    size=.3, # Thinner lines
    width=.2,
    position=position_dodge(.9)) +
  xlab("Dose (mg)") +
  ylab("Tooth length") +
  scale_fill_hue(name="Supplement type", # Legend label, use darker colors
    breaks=c("OJ", "VC"),
    labels=c("Orange juice", "Ascorbic acid")) +
  ggtitle("The Effect of Vitamin C on\nTooth Growth in Guinea Pigs") +
  scale_y_continuous(breaks=0:20*4) +
  theme_bw()