Вот сюжет:
оизводимые данные ниже содержат 50 наблюдений для каждого животного (кошка и собака) за каждый сезон (лето и зима) для двух ковариат (cov1 и cov2) и их соответствующие оценки ошибок (SE).
library(ggplot2); library(dplyr); library(tidyr)
set.seed(123)
dat <- data.frame(Season = rep(c("Summer", "Winter"), each = 100),
Species = rep(c("Dog", "Cat", "Dog", "Cat"), each = 50),
cov1 = sample(1:100, 200, replace = TRUE),
cov1SE = rnorm(200),
cov2 = sample(1:100, 200, replace = TRUE),
cov2SE = rnorm(200))
head(dat)
Season Species cov1 cov1SE cov2 cov2SE
1 Summer Dog 29 -0.71040656 24 -0.07355602
2 Summer Dog 79 0.25688371 69 -1.16865142
3 Summer Dog 41 -0.24669188 23 -0.63474826
4 Summer Dog 89 -0.34754260 32 -0.02884155
5 Summer Dog 95 -0.95161857 18 0.67069597
6 Summer Dog 5 -0.04502772 81 -1.65054654
Ниже я собираю данные в длинный формат для ggplot
EstLong <- dat %>% gather(Cov, Estimate, c(cov1, cov2))
SE <- dat %>% gather(Cov, SE, c(cov1SE, cov2SE))
datLong <- EstLong[ , c(1,2,5,6)]
datLong$SE <- SE[ , 6]
head(datLong)
Season Species Cov Estimate SE
1 Summer Dog cov1 29 -0.71040656
2 Summer Dog cov1 79 0.25688371
3 Summer Dog cov1 41 -0.24669188
4 Summer Dog cov1 89 -0.34754260
5 Summer Dog cov1 95 -0.95161857
6 Summer Dog cov1 5 -0.04502772
Я пытаюсь построить все точки и используюposition_jitterdodge уклоняться и дрожать точки (как предлагается вэтот ТАК пост), но не может правильно выровнять полосы ошибок с соответствующими точками, как показано ниже.position_dodge правильно выравнивает точки и полосы ошибок, ноjitter необходим для уменьшения перекрытия по оси х. Любые предложения будут ценны.
Jit <- position_jitterdodge(dodge.width=0.4)
ggplot(datLong, aes(y = Estimate, x = Cov, color = Species)) +
geom_point(position = Jit, size = 1) +
geom_errorbar(aes(ymin = Estimate-SE, ymax = Estimate+SE), width = 0.2, position = Jit) +
theme_bw() +
facet_wrap(~ Season, ncol = 1, scales = "free") +
scale_color_manual(values = c("blue", "red"))
