使用tidyverse，ggplot和扫帚为R中的比例测试（prop.test）添加置信区间

Question

假设我正在处理比例，我有两个主要变量（性别和pain_level）。 绘制它们并不难：

使用tidyverse和broom（感谢此处的链接： 使用dplyr调用R中的prop.test函数 ），我可以比较比例是否在统计上不同。

现在出现了问题！

我想添加到情节，错误栏。 我知道这并不像我想的那么难，但是我找不到解决方法。 我试图在此处复制此链接（ http://www.andrew.cmu.edu/user/achoulde/94842/labs/lab07_solution.html ），但是我试图停留在tidyverse环境中。

所需的输出应该是这样的：

请随意使用下面的脚本/语法模拟原始数据集。

library(tidyverse)
ds <- data.frame(sex = rep(c("M","F"), 18),
                 pain_level = c("High","Moderate","low"))

#plot
ds %>% 
  group_by(pain_level, sex) %>% 
  summarise(n=n()) %>% 
  mutate(prop = n/sum(n)*100) %>% 
  ggplot(., aes(x = sex, fill = pain_level, y = prop)) +
  geom_bar(stat = "summary") +
  facet_wrap( ~ pain_level) +
  theme(legend.position = "none")

#p values of proportion test

ds %>% 
  rowwise %>%
  group_by(pain_level, sex) %>% 
  summarise(cases = n()) %>% 
  mutate(pop = sum(cases)) %>% #compute totals
  distinct(., pain_level, .keep_all= TRUE) %>% #keep only one value of the row 
  mutate(tst = list(broom::tidy(prop.test(cases, pop, conf.level=0.95)))) %>%
  tidyr::unnest(tst)

Answer 1

我认为以下内容可能与您期望的输出大致相似：

ds %>% 
  group_by(pain_level, sex) %>% 
  summarise(cases = n()) %>% 
  mutate(pop = sum(cases)) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(tst = list(broom::tidy(prop.test(cases, pop, conf.level=0.95)))) %>%
  tidyr::unnest(tst) %>%
  ggplot(aes(sex, estimate, group = pain_level)) +
  geom_col(aes(fill = pain_level)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
  facet_wrap(~ pain_level)