R語言繪制帶誤差線的條形圖
條形統(tǒng)計圖是用一個單位長度表示一定的數(shù)量,根據(jù)數(shù)量的多少畫成長短不同的直條.帶誤差的條形圖可以通過誤差線來判斷顯著性。

繼續(xù)使用我們的汽車銷售數(shù)據(jù)(公眾號回復:汽車銷售,可以獲得該數(shù)據(jù))來演示,先導入數(shù)據(jù)
library(foreign)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
bc <- read.spss("E:/r/test/tree_car.sav",
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
names(bc)

我們來看下數(shù)據(jù),car就是汽車售價,age是年齡,gender是性別,inccat是收入,這里分成4個等級,ed是教育程度。
假設我們想知道不同教育水平的男女在買汽車的價格上有什么不同,可繪制帶誤差和可信區(qū)間的折線圖,關鍵就是要算出它的標準誤se和95%ci.
我們先生成一個計算標準誤se和95%ci的自定義函數(shù),這是國外一位大佬設計的函數(shù),我見好用直接搬運過來了。
summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
library(plyr)
# New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
if (na.rm) sum(!is.na(x))
else length(x)
}
# This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
# N, mean, and sd
datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
.fun = function(xx, col) {
c(N = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
mean = mean (xx[[col]], na.rm=na.rm),
sd = sd (xx[[col]], na.rm=na.rm)
)
},
measurevar
)
# Rename the "mean" column
datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))
datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N) # Calculate standard error of the mean
# Confidence interval multiplier for standard error
# Calculate t-statistic for confidence interval:
# e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
datac$ci <- datac$se * ciMult
return(datac)
}
生成函數(shù)后,我們使用自定義函數(shù)summarySE生成標準誤se和95%ci. Measurevar填入你要衡量比較的指標,這里填入汽車售價,groupvars這里填入性別和教育程度。
carss<- summarySE(bc, measurevar="car", groupvars=c("gender","ed"))
生成了我們需要的做圖數(shù)據(jù)

畫條形圖和畫折線圖不同的是,教育這個指標我們要轉換成分類變量
carss$ed <- factor(carss$ed)
轉換好以后就可以做圖了,先做一個帶誤差線的
ggplot(carss, aes(x=ed, y=car, fill=gender)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") +
geom_errorbar(aes(ymin=car-se, ymax=car+se),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))

畫個帶置信區(qū)間的
ggplot(carss, aes(x=ed, y=car, fill=gender)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") +
geom_errorbar(aes(ymin=car-ci, ymax=car+ci),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))

進行美化一下,一個可以用于發(fā)表的圖就做成了

如何利用置信區(qū)間來判斷顯著性


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