stat_summary可以像geom_boxplot那样在x轴上按颜色分隔组吗？

yr9zkbsy 于 12个月前发布在其他

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我在R中使用ggplot2来可视化一些不同因素的相互作用。到目前为止，这完全符合我的要求：

ggplot(dta_trim, aes(x=Treatment, y=Result, fill=Gender)) +
  geom_boxplot()

字符串
换句话说，它首先按治疗将x轴上的数据划分，然后按性别划分，并在y轴上显示结果。
但是，如果我使用geom_boxplot以外的任何几何体，它不再被性别整除。例如：

... +
  geom_point(position=position_jitter(width = .1), alpha=.15, size=2) +
  stat_summary(fun=mean, geom="point") +
  stat_summary(fun.data=mean_cl_boot, geom="errorbar", width=0.3)

型

的数据
更具体地说，它似乎确实按性别划分了数据，但并没有在x轴上将它们分开（你可以看到男性和女性组的平均值分开绘制，但一个在另一个的正上方）。
我怎样才能让这些其他的几何体在x轴上按性别分开，就像geom_boxplot一样？我以为把位置函数设置为position_dodge就可以了，但它并没有像我希望的那样分开它们。

来源：https://stackoverflow.com/questions/77655787/can-stat-summary-separate-groups-by-color-on-the-x-axis-like-geom-boxplot-does

2条答案

按热度按时间

iq0todco1#

与默认使用position_dodge的geom_boxplot相反，geom_point或geom_errorbar使用position="identity"。因此，如果你想避开其他层，你必须告诉ggplo2这样做，为这些层设置position = position_dodge(width = .75)，除了你必须使用position_jitterdodge的抖动点。
使用一些基于mtcars的假示例数据：

library(ggplot2)

dta_trim <- mtcars |>
  dplyr::select(
    Treatment = cyl,
    Result = mpg,
    Gender = am
  ) |>
  dplyr::mutate(Treatment = factor(Treatment), Gender = factor(Gender))

ggplot(dta_trim, aes(x = Treatment, y = Result, fill = Gender)) +
  geom_boxplot() +
  geom_point(
    position = position_jitterdodge(
      dodge.width = 0.75, jitter.width = .1
    ),
    alpha = .15, size = 2
  ) +
  stat_summary(
    fun = mean, geom = "point",
    position = position_dodge(width = .75)
  ) +
  stat_summary(
    fun.data = mean_cl_boot, geom = "errorbar", width = 0.3,
    position = position_dodge(width = .75)
  )

字符串

的数据

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qq24tv8q2#

https://psyteachr.github.io/introdataviz/representing-summary-statistics.html#grouped-violin-boxplots
如果你看一下上面的链接，你会看到他们是如何做到的。本质上，你需要为每个元素指定position = position_dodge（width = 0.6）或任何你选择的宽度（boxplot，geom_point，stat_summary）。这将确保每个元素正确对齐。对于geom_point（position = position_jitter（...）），你可以用position_jitterdodge（...）替换它。

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