ggplot2中因子均值之间的连接线

Question

我试图创建一个简单的均值和交互作用的折线图。 我在y轴上有一个DV（读取时间），在x轴上有一个因子（长度），而另一个是分组变量（位置）。

我使用的语法如下。 对于两个“长度”条件中的每一个，数据均以单点形式绘制在一条线上，但没有与“两个长度”条件之间的线相连。 我在语法上缺少什么？

我正在使用R i386 2.15.2，并在上周更新了ggplot2。

这是一个可重现的例子

SubjectID <- c(101,101,101,101,101,101,101,101,102,102,102,102,102,102,102,102,
        201,201,201,201,201,201,201,201,202,202,202,202,202,202,202,202)
Group <- c("PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","PWA",
        "PWA","PWA","PWA","PWA","PWA","Control","Control","Control",
        "Control","Control","Control","Control","Control","Control",
        "Control","Control","Control","Control","Control","Control",
        "Control")
Length <- c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2)
Pos <- c(1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2)
ReadT <- c(6.7,7.6,6.4,7.9,5.4,6.4,6.3,7.4,6.9,7.2,6.7,7.4,5.7,6.1,6.5,7.8,
        6.1,5.7,4.9,6.1,4.7,6.5,6.1,6.2,6.9,5.9,4.8,6.5,4.6,6.3,6.7,6.6)

data <- data.frame (SubjectID, Group,Length,Pos,ReadT)
data$Length <- factor(data$Length, order = TRUE,
        levels = c(1,2),
        labels = c("Length 1", "Length 2"))
data$Pos <- factor(data$Pos, order = TRUE,
        levels = c(1,2),
        labels = c("Position 1", "Position 2"))

qplot(Length, data=data, ReadT, geom=c("point", "line"), 
    stat="summary", fun.y=mean, group=Pos, colour=Pos, 
    facets = ~Group)

Answer 1

我认为您并未重现任何不一致之处，但是您的问题在一定程度上是通过尝试将所有内容压缩到单个qplot调用中而被qplot 。

您的x变量Length是一个因素，因此ggplot明智地考虑到Length 1和Length 2是独立的，并且不会连接线。

其次，您将无法使用stat_summary来按x值进行汇总，而不会强迫将它们作为一个因素（因此是独立的）。

我发现最简单的方法是汇总数据而不依赖于ggplot。

例如

library(plyr)
data.means <- ddply(data, .(Group, Pos, Length), summarize, ReadT = mean(ReadT))

然后使用ggplot而不是qplot构建图，以提供所需的灵活性（和透明度）。

连接线路的技巧是在对geom_line的调用中考虑x数字，例如参见此处

ggplot(data.means, aes(x= Length, y= ReadT, colour = Pos)) + 
 geom_point() +
 geom_line(aes(x=as.numeric(Length))) +
 facet_grid(~Group)

---

如果您坚持使用原始数据和stat_xxxx函数，则也可以使用stat_smooth复制此stat_smooth以估算均值（这将x归类为数字）

ggplot(data, aes(x = Length, y= ReadT, colour = Pos)) + 
 stat_summary(fun.y = 'mean', geom = 'point')+
 stat_smooth(method = 'lm', aes(x=as.numeric(Length)), se = FALSE) +
 facet_grid(~Group)