Следующий код создает гистограммы со стандартными гистограммами с использованием Hmisc, ddply и ggplot:

means_se <- ddply(mtcars,.(cyl),
                  function(df) smean.sdl(df$qsec,mult=sqrt(length(df$qsec))^-1))
colnames(means_se) <- c("cyl","mean","lower","upper")
ggplot(means_se,aes(cyl,mean,ymax=upper,ymin=lower,group=1)) + 
  geom_bar(stat="identity") +  
  geom_errorbar()

Однако реализация вышеупомянутого с использованием вспомогательных функций, таких как mean_sdl, кажется намного лучше. Например, следующий код создает график с 95% -й ошибкой CI:

ggplot(mtcars, aes(cyl, qsec)) + 
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
  stat_summary(fun.data = mean_sdl, geom = "errorbar")

Мой вопрос заключается в том, как использовать реализацию stat_summary для стандартных панелей ошибок. Проблема в том, что для расчета SE вам нужно количество наблюдений на условие, и это должно быть доступно в множителе mean_sdl.

Как мне получить доступ к этой информации в ggplot? Есть ли для этого аккуратное не хакерское решение?